Amphiphilic shuttle peptide delivers base editor ribonucleoprotein to correct the CFTR R553X mutation in well-differentiated airway epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Base editing could correct nonsense mutations that cause cystic fibrosis (CF), but clinical development is limited by the lack of delivery methods that efficiently breach the barriers presented by airway epithelia. Here, we present a novel amphiphilic shuttle peptide based on the previously reported S10 peptide that substantially improved base editor ribonucleoprotein (RNP) delivery. Studies of the S10 secondary structure revealed that the alpha-helix formed by the endosomal leakage domain (ELD), but not the cell penetrating peptide (CPP), was functionally important for delivery. By isolating and extending the ELD, we created a novel shuttle peptide, termed S237. While S237 achieved lower delivery of green fluorescent protein, it outperformed S10 at Cas9 RNP delivery to cultured human airway epithelial cells and to pig airway epithelia in vivo, possibly due to its lower net charge. In well-differentiated primary human airway epithelial cell cultures, S237 achieved a 4.6-fold increase in base editor RNP delivery, correcting up to 9.4% of the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) R553X allele and restoring CFTR channel function close to non-CF levels. These findings deepen the understanding of peptide-mediated delivery and offer a translational approach for base editor RNP delivery for CF airway disease.
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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) | 0,001 | 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 ».