Serum extracellular vesicles for delivery of CRISPR-CAS9 ribonucleoproteins to modify the dystrophin gene
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles (EVs) mediate intercellular biomolecule exchanges in the body, making them promising delivery vehicles for therapeutic cargo. Genetic engineering by the CRISPR system is an interesting therapeutic avenue for genetic diseases such as Duchenne muscular dystrophy (DMD). We developed a simple method for loading EVs with CRISPR ribonucleoproteins (RNPs) consisting of SpCas9 proteins and guide RNAs (gRNAs). EVs were first purified from human or mouse serum using ultrafiltration and size-exclusion chromatography. Using protein transfectant to load RNPs into serum EVs, we showed that EVs are good carriers of RNPs in vitro and restored the expression of the tdTomato fluorescent protein in muscle fibers of Ai9 mice. EVs carrying RNPs targeting introns 22 and 24 of the DMD gene were also injected into muscles of mdx mice having a non-sense mutation in exon 23. Up to 19% of the cDNA extracted from treated mdx mice had the intended deletion of exons 23 and 24, allowing dystrophin expression in muscle fibers. RNPs alone, without EVs, were inefficient in generating detectable deletions in mouse muscles. This method opens new opportunities for rapid and safe delivery of CRISPR components to treat DMD.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».