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Enregistrement W4212786343 · doi:10.1016/s1525-0016(16)33740-6

135. Sequence-Engineered mRNA Without Chemical Nucleoside Modifications Enables an Effective Protein Therapy in Large Animals

2015· article· en· W4212786343 sur OpenAlexaff
Andreas Theß, Stefanie Grund, Barbara L. Mui, Michael J. Hope, Patrick Baumhof, Mariola Fotin‐Mleczek, Thomas Schlake

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensAcuitas Therapeutics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMessenger RNASequence (biology)NucleosideComputational biologyGenetic enhancementBiologyCell biologyChemistryBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Being a transient carrier of genetic information, mRNA could be a versatile, flexible and safe means for protein therapies. While recent findings highlight the enormous therapeutic potential of mRNA, evidence that mRNA-based protein therapies are feasible beyond small animals such as mice is still lacking. Previous studies imply that mRNA therapeutics require chemical nucleoside modifications to obtain sufficient protein expression and avoid activation of the innate immune system. Here, by applying sequence-engineered mRNA we show that chemically unmodified mRNA can achieve those goals as well. Using erythropoietin (EPO) driven production of red blood cells as the biological model, engineered Epo mRNA elicited meaningful physiological responses from mice to non-human primates. Even in pigs of about 20 kg in weight, a single adequate dose of engineered mRNA encapsulated in lipid nanoparticles (LNPs) induced high systemic Epo levels and strong physiological effects (Fig.). Our results demonstrate that sequence-engineered mRNA has the potential to revolutionize human protein therapies.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,933

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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