Base editing strategy for insertion of the A673T mutation in the APP gene to prevent the development of AD in vitro
Notice bibliographique
Résumé
The amyloid precursor protein ( APP ) is a transmembrane protein mostly found in neurons. Cleavage of this protein by β-secretase can lead to the formation of amyloid-β (Aβ) peptide plaque, which leads to Alzheimer's disease. Genomic analysis of an Icelandic population that did not show symptoms of Alzheimer's at an advanced age led to the discovery of the A673T mutation. This mutation can reduce β-secretase cleavage by 40%. We hypothesized that the insertion of this mutation in patients' neurons could be an effective and sustainable method of slowing down or even stopping the progression of Alzheimer's disease. We modified the APP gene in HEK293T cells and in SH-SY5Y neuroblastoma using a Cas9 nickase (Cas9n)-deaminase enzyme to convert the alanine codon to a threonine. Several Cas9n-deaminase variants were tested to compare their efficiency of conversion. The results were characterized and quantified by deep sequencing. We successfully introduced the A673T mutation in 53% of HEK293T cells alongside a new mutation (E674K), which seemed to further reduce Aβ peptide accumulation. Our approach aimed to provide a new strategy for the treatment of Alzheimer's and in so doing, demonstrate the capacity of base editing techniques for treating genetic diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».