Antisense oligonucleotides targeting the miR-29b binding site in the GRN mRNA increase progranulin translation
Notice bibliographique
Résumé
Heterozygous GRN (progranulin) mutations cause frontotemporal dementia (FTD) due to haploinsufficiency, and increasing progranulin levels is a major therapeutic goal. Several microRNAs, including miR-29b, negatively regulate progranulin protein levels. Antisense oligonucleotides (ASOs) are emerging as a promising therapeutic modality for neurological diseases, but strategies for increasing target protein levels are limited. Here, we tested the efficacy of ASOs as enhancers of progranulin expression by sterically blocking the miR-29b binding site in the 3' UTR of the human GRN mRNA. We found 16 ASOs that increase progranulin protein in a dose-dependent manner in neuroglioma cells. A subset of these ASOs also increased progranulin protein in iPSC-derived neurons and in a humanized GRN mouse model. In FRET-based assays, the ASOs effectively competed for miR-29b from binding to the GRN 3' UTR RNA. The ASOs increased levels of newly synthesized progranulin protein by increasing its translation, as revealed by polysome profiling. Together, our results demonstrate that ASOs can be used to effectively increase target protein levels by partially blocking miR binding sites. This ASO strategy may be therapeutically feasible for progranulin-deficient FTD as well as other conditions of haploinsufficiency.
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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 ».