Near-perfect precise on-target editing of human hematopoietic stem and progenitor cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precision gene editing in primary hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs) would facilitate both curative treatments for monogenic disorders as well as disease modelling. Precise efficiencies even with the CRISPR/Cas system, however, remain limited. Through an optimization of guide RNA delivery, donor design, and additives, we have now obtained mean precise editing efficiencies >90% on primary cord blood HSCPs with minimal toxicity and without observed off-target editing. The main protocol modifications needed to achieve such high efficiencies were the addition of the DNA-PK inhibitor AZD7648, and the inclusion of spacer-breaking silent mutations in the donor in addition to mutations disrupting the PAM sequence. Critically, editing was even across the progenitor hierarchy, did not substantially distort the hierarchy or affect lineage outputs in colony-forming cell assays or the frequency of high self-renewal potential long-term culture initiating cells. As modelling of many diseases requires heterozygosity, we also demonstrated that the overall editing and zygosity can be tuned by adding in defined mixtures of mutant and wild-type donor. With these optimizations, editing at near-perfect efficiency can now be accomplished directly in human HSPCs. This will open new avenues in both therapeutic strategies and disease modelling.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».