Cas9 Nickase-Mediated Contraction of CAG/CTG Repeats <i>in Vivo</i> is Accompanied by Improvements in Huntington’s Disease Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Expanded CAG/CTG repeats cause over 15 different diseases that all remain without a disease-modifying treatment. Because repeat length accounts for most of the variation in disease severity, contracting them presents an attractive therapeutic avenue. Here, we show that the CRISPR-Cas9 nickase targeted to CAG/CTG repeats leads to efficient contractions in Huntington’s disease patient-derived neurons and astrocytes, and in myotonic dystrophy type 1 patient-derived neurons. The approach is allele-selective and free of detectable off-target mutations. Striatal injection of the Cas9 nickase in a mouse model for Huntington’s disease using adeno-associated viral vectors led to contractions in over half the infected cells. Upon injection, we observed a reduction in the number of inclusion bodies, improved transcriptome, and ameliorated locomotion. The effects were greater than expected from the contractions induced and suggest that non-cell autonomous mechanisms may be involved. Our results provide the proof-of-concept that correction of CAG/CTG repeats can improve Huntington’s disease phenotypes in vivo . One sentence summary The Cas9 nickase contracts CAG/CTG repeats at multiple disease loci in patient-derived cells and improves molecular and behavioral phenotypes in HD.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».