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Enregistrement W2966512620 · doi:10.1016/j.ymthe.2019.07.012

Exons 45–55 Skipping Using Mutation-Tailored Cocktails of Antisense Morpholinos in the DMD Gene

2019· article· en· W2966512620 sur OpenAlexafffund
Yusuke Echigoya, Kenji Rowel Q. Lim, Dyanna Melo, Bo Bao, Nhu Trieu, Yoshitaka Mizobe, Rika Maruyama, Kamel Mamchaoui, Jun Tanihata, Yoshitsugu Aoki, Shin’ichi Takeda, Vincent Mouly, William Duddy, Toshifumi Yokota

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensMuscular Dystrophy CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Dentistry, University of AlbertaCanadian Institutes of Health ResearchHokuto Foundation for BioscienceMuscular Dystrophy CanadaCanada Foundation for InnovationUniversity of AlbertaJapan Society for the Promotion of ScienceWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésExon skippingMorpholinoDystrophinExonDuchenne muscular dystrophyBiologyMuscular dystrophyMutationMolecular biologyGeneticsCancer researchGeneGene knockdownAlternative splicing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mutations in the dystrophin (DMD) gene and consequent loss of dystrophin cause Duchenne muscular dystrophy (DMD). A promising therapy for DMD, single-exon skipping using antisense phosphorodiamidate morpholino oligomers (PMOs), currently confronts major issues in that an antisense drug induces the production of functionally undefined dystrophin and may not be similarly efficacious among patients with different mutations. Accordingly, the applicability of this approach is limited to out-of-frame mutations. Here, using an exon-skipping efficiency predictive tool, we designed three different PMO cocktail sets for exons 45–55 skipping aiming to produce a dystrophin variant with preserved functionality as seen in milder or asymptomatic individuals with an in-frame exons 45–55 deletion. Of them, the most effective set was composed of select PMOs that each efficiently skips an assigned exon in cell-based screening. These combinational PMOs fitted to different deletions of immortalized DMD patient muscle cells significantly induced exons 45–55 skipping with removing 3, 8, or 10 exons and dystrophin restoration as represented by western blotting. In vivo skipping of the maximum 11 human DMD exons was confirmed in humanized mice. The finding indicates that our PMO set can be used to create mutation-tailored cocktails for exons 45–55 skipping and treat over 65% of DMD patients carrying out-of-frame or in-frame deletions. Mutations in the dystrophin (DMD) gene and consequent loss of dystrophin cause Duchenne muscular dystrophy (DMD). A promising therapy for DMD, single-exon skipping using antisense phosphorodiamidate morpholino oligomers (PMOs), currently confronts major issues in that an antisense drug induces the production of functionally undefined dystrophin and may not be similarly efficacious among patients with different mutations. Accordingly, the applicability of this approach is limited to out-of-frame mutations. Here, using an exon-skipping efficiency predictive tool, we designed three different PMO cocktail sets for exons 45–55 skipping aiming to produce a dystrophin variant with preserved functionality as seen in milder or asymptomatic individuals with an in-frame exons 45–55 deletion. Of them, the most effective set was composed of select PMOs that each efficiently skips an assigned exon in cell-based screening. These combinational PMOs fitted to different deletions of immortalized DMD patient muscle cells significantly induced exons 45–55 skipping with removing 3, 8, or 10 exons and dystrophin restoration as represented by western blotting. In vivo skipping of the maximum 11 human DMD exons was confirmed in humanized mice. The finding indicates that our PMO set can be used to create mutation-tailored cocktails for exons 45–55 skipping and treat over 65% of DMD patients carrying out-of-frame or in-frame deletions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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