Combination AAV therapy with galectin-1 and SOD1 downregulation demonstrates superior therapeutic effect in a severe ALS mouse model
Notice bibliographique
Résumé
Neuroinflammation is a miscreant in accelerating progression of many neurodegenerative diseases, including amyotrophic lateral sclerosis (ALS). However, treatments targeting neuroinflammation alone have led to disappointing results in clinical trials. Both neuronal and non-neuronal cell types have been implicated in the pathogenesis of ALS, and multiple studies have shown correction of each cell type has beneficial effects on disease outcome. Previously, we shown that AAV9-mediated superoxide dismutase 1 (SOD1) suppression in motor neurons and astrocytes significantly improves motor function and extends survival in ALS mouse models. Despite neuron and astrocyte correction, ALS mice still succumb to death with microgliosis observed in endpoint tissue. Therefore, we hypothesized that the optimal therapeutic approach will target and simultaneously correct motor neurons, astrocytes, and microglia. Here, we developed a novel approach to indirectly target microglia with galectin-1 (Gal1) and combined this with our previously established AAV9.SOD1.short hairpin RNA treatment. We show Gal1 conditioning of SOD1 G93A microglia decreases inflammatory markers and rescues motor neuron death in vitro . When paired with SOD1 downregulation, we found a synergistic effect of combination treatment in vivo and show a significant extension of survival of SOD1 G93A mice over SOD1 suppression alone. These results highlight the importance of targeting inflammatory microglia as a critical component in future therapeutic development.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».