Toward the Treatment of Inherited Diseases of the Retina Using CRISPR-Based Gene Editing
Notice bibliographique
Résumé
Inherited retinal dystrophies [IRDs] are a common cause of severe vision loss resulting from pathogenic genetic variants. The eye is an attractive target organ for testing clinical translational approaches in inherited diseases. This has been demonstrated by the approval of the first gene supplementation therapy to treat an autosomal recessive IRD, RPE65-linked Leber congenital amaurosis (type 2), 4 years ago. However, not all diseases are amenable for treatment using gene supplementation therapy, highlighting the need for alternative strategies to overcome the limitations of this supplementation therapeutic modality. Gene editing has become of increasing interest with the discovery of the CRISPR-Cas9 platform. CRISPR-Cas9 offers several advantages over previous gene editing technologies as it facilitates targeted gene editing in an efficient, specific, and modifiable manner. Progress with CRISPR-Cas9 research now means that gene editing is a feasible strategy for the treatment of IRDs. This review will focus on the background of CRISPR-Cas9 and will stress the differences between gene editing using CRISPR-Cas9 and traditional gene supplementation therapy. Additionally, we will review research that has led to the first CRISPR-Cas9 trial for the treatment of CEP290-linked Leber congenital amaurosis (type 10), as well as outline future directions for CRISPR-Cas9 technology in the treatment of IRDs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».