Current Sickle Cell Disease Gene Therapy Treatments: Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Sickle cell disease (SCD) consists of haemoglobin-mutation related blood disorders caused by mutations of the HBB gene. Current treatments for SCD are symptom-based or preventive treatments. The only curative treatment for SCD- an allogeneic hematopoietic stem cell transplant- is inaccessible to the majority of SCD patients. The transplant required a donor graft is unavailable for most individuals. Currently, research in gene therapy treatment for SCD attempts to provide long-lasting treatments in two distinct techniques. The first technique is to change the mutation-containing genotype to produce a normal or functional haemoglobin protein. The second technique is to bypass the production of the mutated adult haemoglobin and product fetal haemoglobin instead. This literature review compares three gene-editing methods; Lentiviral Vectors, CRISPR/Cas9, and Base Editors. A review of previously published research papers was conducted and compared over a 2 month period during a summer student research program to determine the progression of each of the three gene-editing methods in the two techniques of SCD gene therapy treatment. While all three were successful in both genotype correction and fetal haemoglobin induction, only the Lentiviral Vector and CRISPR/Cas9 treatments for fetal haemoglobin induction have published data on human trials. However, the Base Editor shows promise in its ability to surpass many issues faced with both viral vectors and CRISPR/Cas9 such as off-target DNA breaks. Progression in SCD gene therapy can provide a treatment option for all affected individuals and can even provide a basis for gene therapy for other blood disorders.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».