CRISPR-Cas Genome Editing in <i>Ex Vivo</i> Human Lungs to Rewire the Translational Path of Genome-Targeting Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing advancements in CRISPR-Cas technologies can significantly accelerate the preclinical development of both in vivo and ex vivo organ genome-editing therapeutics. One of the promising applications is to genetically modify donor organs prior to implantation. The implantation of optimized donor organs with long-lasting immunomodulatory capacity holds promise for reducing the need for lifelong potent whole-body immunosuppression in recipients. However, assessing genome-targeting interventions in a clinically relevant manner prior to clinical trials remains a major challenge owing to the limited modalities available. This study introduces a novel platform for testing genome editing in human lungs ex vivo , effectively simulating preimplantation genetic engineering of donor organs. We identified gene regulatory elements whose disruption via Cas nucleases led to the upregulation of the immunomodulatory gene interleukin 10 ( IL-10) . We combined this approach with adenoviral vector-mediated IL-10 delivery to create favorable kinetics for early (immediate postimplantation) graft immunomodulation. Using ex vivo organ machine perfusion and precision-cut tissue slice technology, we demonstrated the feasibility of evaluating CRISPR genome editing in human lungs. To overcome the assessment limitations in ex vivo perfused human organs, we conducted an in vivo rodent study and demonstrated both early gene induction and sustained editing of the lung. Collectively, our findings lay the groundwork for a first-in-human-organ study to overcome the current translational barriers of genome-targeting therapeutics.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».