Lipid nanoparticles allow efficient and harmless ex vivo gene editing of human hematopoietic cells
Notice bibliographique
Résumé
Ex vivo gene editing in T cells and hematopoietic stem/progenitor cells (HSPCs) holds promise for treating diseases. Gene editing encompasses the delivery of a programmable editor RNA or ribonucleoprotein, often achieved ex vivo via electroporation, and when aiming for homology-driven correction of a DNA template, often provided by viral vectors together with a nuclease editor. Although HSPCs activate a robust p53-dependent DNA damage response upon nuclease-based editing, the responses triggered in T cells remain poorly characterized. Here, we performed comprehensive multiomics analyses and found that electroporation is the main culprit of cytotoxicity in T cells, causing death and cell cycle delay, perturbing metabolism, and inducing an inflammatory response. Nuclease RNA delivery using lipid nanoparticles (LNPs) nearly abolished cell death and ameliorated cell growth, improving tolerance to the procedure and yielding a higher number of edited cells compared with using electroporation. Transient transcriptomic changes upon LNP treatment were mostly caused by cellular loading with exogenous cholesterol, whose potentially detrimental impact could be overcome by limiting exposure. Notably, LNP-based HSPC editing dampened p53 pathway induction and supported higher clonogenic activity and similar or higher reconstitution by long-term repopulating HSPCs compared with electroporation, reaching comparable editing efficiencies. Overall, LNPs may allow efficient and harmless ex vivo gene editing in hematopoietic cells for the treatment of human diseases.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».