Hematopoietic stem cell gene therapy improves outcomes in a clinically relevant mouse model of multiple sulfatase deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sulfatase deficiency (MSD) is a severe, lysosomal storage disorder caused by pathogenic variants in the gene SUMF1, encoding the sulfatase modifying factor formylglycine-generating enzyme. Patients with MSD exhibit functional deficiencies in all cellular sulfatases. The inability of sulfatases to break down their substrates leads to progressive and multi-systemic complications in patients, similar to those seen in single-sulfatase disorders such as metachromatic leukodystrophy and mucopolysaccharidoses IIIA. Here, we aimed to determine if hematopoietic stem cell transplantation with ex vivo SUMF1 lentiviral gene therapy could improve outcomes in a clinically relevant mouse model of MSD. We first tested our approach in MSD patient-derived cells and found that our SUMF1 lentiviral vector improved protein expression, sulfatase activities, and glycosaminoglycan accumulation. In vivo, we found that our gene therapy approach rescued biochemical deficits, including sulfatase activity and glycosaminoglycan accumulation, in affected organs of MSD mice treated post-symptom onset. In addition, treated mice demonstrated improved neuroinflammation and neurocognitive function. Together, these findings suggest that SUMF1 HSCT-GT can improve both biochemical and functional disease markers in the MSD mouse.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».