Potent and sustained huntingtin lowering via AAV5 encoding miRNA preserves striatal volume and cognitive function in a humanized mouse model of Huntington disease
Notice bibliographique
Résumé
Huntington disease (HD) is a fatal neurodegenerative disease caused by a pathogenic expansion of a CAG repeat in the huntingtin (HTT) gene. There are no disease-modifying therapies for HD. Artificial microRNAs targeting HTT transcripts for degradation have shown preclinical promise and will soon enter human clinical trials. Here, we examine the tolerability and efficacy of non-selective HTT lowering with an AAV5 encoded miRNA targeting human HTT (AAV5-miHTT) in the humanized Hu128/21 mouse model of HD. We show that intrastriatal administration of AAV5-miHTT results in potent and sustained HTT suppression for at least 7 months post-injection. Importantly, non-selective suppression of huntingtin was generally tolerated, however high dose AAV5-miHTT did induce astrogliosis. We observed an improvement of select behavioural and modest neuropathological HD-like phenotypes in Hu128/21 mice, suggesting a potential therapeutic benefit of miRNA-mediated non-selective HTT lowering. Finally, we also observed that potent reduction of wild type HTT (wtHTT) in Hu21 control mice was tolerated up to 7 months post-injection but may induce impairment of motor coordination and striatal atrophy. Taken together, our data suggests that in the context of HD, the therapeutic benefits of mHTT reduction may outweigh the potentially detrimental effects of wtHTT loss following non-selective HTT lowering.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».