Use of HSC-targeted LNP to generate a mouse model of lethal α-thalassemia and treatment via lentiviral gene therapy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: α-Thalassemia (AT) is one of the most commonly occurring inherited hematological diseases. However, few treatments are available, and allogeneic bone marrow transplantation is the only available therapeutic option for patients with severe AT. Research into AT has remained limited because of a lack of adult mouse models, with severe AT typically resulting in in utero lethality. By using a lipid nanoparticle (LNP) targeting the receptor CD117 and delivering a Cre messenger RNA (mRNACreLNPCD117), we were able to delete floxed α-globin genes at high efficiency in hematopoietic stem cells (HSC) ex vivo. These cells were then engrafted in the absence or presence of a novel α-globin-expressing lentiviral vector (ALS20αI). Myeloablated mice infused with mRNACreLNPCD117-treated HSC showed a complete knock out (KO) of α-globin genes. They showed a phenotype characterized by the synthesis of hemoglobin H (HbH; also known as β-tetramers or β4), aberrant erythropoiesis, and abnormal organ morphology, culminating in lethality ∼8 weeks after engraftment. Mice infused with mRNACreLNPCD117-treated HSC with at least 1 copy of ALS20αI survived long term with normalization of erythropoiesis, decreased production of HbH, and amelioration of the abnormal organ morphology. Furthermore, we tested ALS20αI in erythroid progenitors derived from α-globin-KO CD34+ cells and cells isolated from patients with both deletional and nondeletional HbH disease, demonstrating improvement in α-globin/β-globin mRNA ratio and reduction in the formation of HbH by high-performance liquid chromatography. Our results demonstrate the broad applicability of LNP for disease modeling, characterization of a novel mouse model of severe AT, and the efficacy of ALS20αI for treating AT.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».