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Enregistrement W4295706100 · doi:10.1126/sciadv.abp9435

Exosome-mediated delivery of Cas9 ribonucleoprotein complexes for tissue-specific gene therapy of liver diseases

2022· article· en· W4295706100 sur OpenAlexaff
Tao Wan, Jiafeng Zhong, Qi Pan, Tianhua Zhou, Ping Yuan, Xiangrui Liu

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExosomeRibonucleoproteinGene deliveryGenome editingCas9BiologyGenetic enhancementCRISPRElectroporationCell biologyMicrovesiclesCancer researchGeneRNAmicroRNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CRISPR-Cas9 gene editing has emerged as a powerful therapeutic technology, but the lack of safe and efficient in vivo delivery systems, especially for tissue-specific vectors, limits its broad clinical applications. Delivery of Cas9 ribonucleoprotein (RNP) owns competitive advantages over other options; however, the large size of RNPs exceeds the loading capacity of currently available delivery vectors. Here, we report a previously unidentified genome editing delivery system, named exosome RNP , in which Cas9 RNPs were loaded into purified exosomes isolated from hepatic stellate cells through electroporation. Exosome RNP facilitated effective cytosolic delivery of RNP in vitro while specifically accumulated in the liver tissue in vivo. Exosome RNP showed vigorous therapeutic potential in acute liver injury, chronic liver fibrosis, and hepatocellular carcinoma mouse models via targeting p53 up-regulated modulator of apoptosis ( PUMA ), cyclin E1 ( CcnE1 ), and K (lysine) acetyltransferase 5 ( KAT5 ), respectively. The developed exosome RNP provides a feasible platform for precise and tissue-specific gene therapies of liver diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations276
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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