Optimizing human α-galactosidase for treatment of Fabry disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fabry disease is caused by a deficiency of α-galactosidase A (GLA) leading to the lysosomal accumulation of globotriaosylceramide (Gb3) and other glycosphingolipids. Fabry patients experience significant damage to the heart, kidney, and blood vessels that can be fatal. Here we apply directed evolution to generate more stable GLA variants as potential next generation treatments for Fabry disease. GLAv05 and GLAv09 were identified after screening more than 12,000 GLA variants through 8 rounds of directed evolution. Both GLAv05 and GLAv09 exhibit increased stability at both lysosomal and blood pH, stability to serum, and elevated enzyme activity in treated Fabry fibroblasts (19-fold) and GLA –/– podocytes (10-fold). GLAv05 and GLAv09 show improved pharmacokinetics in mouse and non-human primates. In a Fabry mouse model, the optimized variants showed prolonged half-lives in serum and relevant tissues, and a decrease of accumulated Gb3 in heart and kidney. To explore the possibility of diminishing the immunogenic potential of rhGLA, amino acid residues in sequences predicted to bind MHC II were targeted in late rounds of GLAv09 directed evolution. An MHC II-associated peptide proteomics assay confirmed a reduction in displayed peptides for GLAv09. Collectively, our findings highlight the promise of using directed evolution to generate enzyme variants for more effective treatment of lysosomal storage diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».