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Enregistrement W4380997217 · doi:10.3389/fcell.2023.1181040

Promising AAV.U7snRNAs vectors targeting DMPK improve DM1 hallmarks in patient-derived cell lines

2023· article· en· W4380997217 sur OpenAlexaff
Camila de Almeida, Florence Robriquet, Tatyana A. Vetter, Nianyuan Huang, Reid Neinast, Lumariz Hernandez-Rosario, Dhanarajan Rajakumar, W. David Arnold, Kim L. McBride, Kevin M. Flanigan, Robert B. Weiss, Nicolas Wein

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNationwide Children's HospitalAstellas PharmaNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesAudentes TherapeuticsPhilippe FoundationOhio State University
Mots-clésMyotonic dystrophyRNA splicingBiologyTrinucleotide repeat expansionExonAlternative splicingExon skippingRNAGeneCell biologyGene expressionMuscular dystrophyAntisense RNAMolecular biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myotonic dystrophy type 1 (DM1) is the most common form of muscular dystrophy in adults and affects mainly the skeletal muscle, heart, and brain. DM1 is caused by a CTG repeat expansion in the 3′UTR region of the DMPK gene that sequesters muscleblind-like proteins, blocking their splicing activity and forming nuclear RNA foci. Consequently, many genes have their splicing reversed to a fetal pattern. There is no treatment for DM1, but several approaches have been explored, including antisense oligonucleotides (ASOs) aiming to knock down DMPK expression or bind to the CTGs expansion. ASOs were shown to reduce RNA foci and restore the splicing pattern. However, ASOs have several limitations and although being safe treated DM1 patients did not demonstrate improvement in a human clinical trial. AAV-based gene therapies have the potential to overcome such limitations, providing longer and more stable expression of antisense sequences. In the present study, we designed different antisense sequences targeting exons 5 or 8 of DMPK and the CTG repeat tract aiming to knock down DMPK expression or promote steric hindrance, respectively. The antisense sequences were inserted in U7snRNAs, which were then vectorized in AAV8 particles. Patient-derived myoblasts treated with AAV8. U7snRNAs showed a significant reduction in the number of RNA foci and re-localization of muscle-blind protein. RNA-seq analysis revealed a global splicing correction in different patient-cell lines, without alteration in DMPK expression.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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