Evaluation of Novel Enhancer Compounds in Gentamicin-Mediated Readthrough of Nonsense Mutations in Rett Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Rett syndrome (RTT), a severe X-linked neurodevelopmental disorder, is primarily caused by mutations in the methyl CpG binding protein 2 gene (MECP2). Over 35% RTT patients carry nonsense mutation in MECP2, making it a suitable candidate disease for nonsense suppression therapy. In our previous study, gentamicin was found to induce readthrough of MECP2 nonsense mutations with modest efficiency. Given the recent discovery of readthrough enhancers, CDX compounds, we herein evaluated the potentiation effect of CDX5-1, CDX5-288, and CDX6-180 on gentamicin-mediated readthrough efficiency in transfected HeLa cell lines bearing the four most common MECP2 nonsense mutations. We showed that all three CDX compounds potentiated gentamicin-mediated readthrough and increased full-length MeCP2 protein levels in cells expressing the R168X, R255X, R270X, and R294X nonsense mutations. Among all three CDX compounds, CDX5-288 was the most potent enhancer and enabled the use of reduced doses of gentamicin, thus mitigating the toxicity. Furthermore, we successfully demonstrated the upregulation of full-length Mecp2 protein expression in fibroblasts derived from Mecp2R255X/Y mice through combinatorial treatment. Taken together, findings demonstrate the feasibility of this combinatorial approach to nonsense suppression therapy for a subset of RTT patients.
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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 ».