Optimization of base editors for the functional correction of SMN2 as a treatment for spinal muscular atrophy
Notice bibliographique
Résumé
Spinal muscular atrophy (SMA) is caused by mutations in SMN1. SMN2 is a paralogous gene with a C•G-to-T•A transition in exon 7, which causes this exon to be skipped in most SMN2 transcripts, and results in low levels of the protein survival motor neuron (SMN). Here we show, in fibroblasts derived from patients with SMA and in a mouse model of SMA that, irrespective of the mutations in SMN1, adenosine base editors can be optimized to target the SMN2 exon-7 mutation or nearby regulatory elements to restore the normal expression of SMN. After optimizing and testing more than 100 guide RNAs and base editors, and leveraging Cas9 variants with high editing fidelity that are tolerant of different protospacer-adjacent motifs, we achieved the reversion of the exon-7 mutation via an A•T-to-G•C edit in up to 99% of fibroblasts, with concomitant increases in the levels of the SMN2 exon-7 transcript and of SMN. Targeting the SMN2 exon-7 mutation via base editing or other CRISPR-based methods may provide long-lasting outcomes to patients with SMA. Optimized base editors targeting the exon-7 mutation in SMN2 restore expression of the survival motor neuron (SMN) protein to normal levels, as shown in mice with spinal muscular atrophy and in fibroblasts from patients with this genetic disease.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».