Repurposing CRISPR/Cas to Discover SARS‐CoV‐2 Detecting and Neutralizing Aptamers
Notice bibliographique
Résumé
RNA aptamers provide useful biological probes and therapeutic agents. New methodologies to screen RNA aptamers will be valuable by complementing the traditional Systematic Evolution of Ligands by Exponential Enrichment (SELEX). Meanwhile, repurposing clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)/CRISPR associated systems (Cas) has expanded their utility far beyond their native nuclease function. Here, CRISmers, a CRISPR/Cas-based novel screening system for RNA aptamers based on binding to a chosen protein of interest in a cellular context, is presented. Using CRISmers, aptamers are identified specifically targeting the receptor binding domain (RBD) of the spike glycoprotein of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Two aptamer leads enable sensitive detection and potent neutralization of SARS-CoV-2 Delta and Omicron variants in vitro. Intranasal administration of one aptamer, further modified with 2'-fluoro pyrimidines (2'-F), 2'-O-methyl purines (2'-O), and conjugation with both cholesterol and polyethylene glycol of 40 kDa (PEG40K), achieves effective prophylactic and therapeutic antiviral activity against live Omicron BA.2 variants in vivo. The study concludes by demonstrating the robustness, consistency, and potential broad utility of CRISmers using two newly identified aptamers but switching CRISPR, selection marker, and host species.
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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 | 0,000 | 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 ».