Multidimensional Response Surface Methodology for the Development of a Gene Editing Protocol for p67 <sup>phox</sup> -Deficient Chronic Granulomatous Disease
Notice bibliographique
Résumé
Replacing a faulty gene with a correct copy has become a viable therapeutic option as a result of recent progress in gene editing protocols. Targeted integration of therapeutic genes in hematopoietic stem cells has been achieved for multiple genes using Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR)/Cas9 system and Adeno-Associated Virus (AAV) to carry a donor template. Although this is a promising strategy to correct genetic blood disorders, it is associated with toxicity and loss of function in CD34 + hematopoietic stem and progenitor cells, which has hampered clinical application. Balancing the maximum achievable correction against deleterious effects on the cells is critical. However, multiple factors are known to contribute, and the optimization process is laborious and not always clearly defined. We have developed a flexible multidimensional Response Surface Methodology approach for optimization of gene correction. Using this approach, we could rapidly investigate and select editing conditions for CD34 + cells with the best possible balance between correction and cell/colony-forming unit (CFU) loss in a parsimonious one-shot experiment. This method revealed that using relatively low doses of AAV2/6 and CRISPR/Cas9 ribonucleoprotein complex, we can preserve the fitness of CD34 + cells and, at the same time, achieve high levels of targeted gene insertion. We then used these optimized editing conditions for the correction of p67 phox -deficient chronic granulomatous disease (CGD), an autosomal recessive disorder of blood phagocytic cells resulting in severe recurrent bacterial and fungal infections and achieved rescue of p67 phox expression and functional correction of CD34 + -derived neutrophils from a CGD patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».