A temperature-sensitive and less immunogenic Sendai virus for efficient gene editing
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The therapeutic potential of gene editing technologies hinges on the development of safe and effective delivery methods. In this study, we developed a temperature-sensitive and less immunogenic Sendai virus (ts SeV) as a novel delivery vector for CRISPR-Cas9 and for efficient gene editing in sensitive human cell types with limited induction of an innate immune response. ts SeV demonstrates high transduction efficiency in human CD34 + hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs) including transduction of the CD34 + /CD38 − /CD45RA − /CD90 + (Thy1 + )/CD49f high stem cell enriched subpopulation. The frequency of CCR5 editing exceeded 90% and bi-allelic CCR5 editing exceeded 70% resulting in significant inhibition of HIV-1 infection in primary human CD14 + monocytes. These results demonstrate the potential of the ts SeV platform as a safe, efficient, and flexible addition to the current gene-editing tool delivery methods, which may help further expand the possibilities in personalized medicine and the treatment of genetic disorders. IMPORTANCE Gene editing has the potential to be a powerful tool for the treatment of human diseases including HIV, β-thalassemias, and sickle cell disease. Recent advances have begun to overcome one of the major limiting factors of this technology, namely delivery of the CRISPR-Cas9 gene editing machinery, by utilizing viral vectors. However, gene editing therapies have yet to be implemented due to inherent risks associated with the DNA viral vectors typically used for delivery. As an alternative strategy, we have developed an RNA-based Sendai virus CRISPR-Cas9 delivery vector that does not integrate into the genome, is temperature sensitive, and does not induce a significant host interferon response. This recombinant SeV successfully delivered CRISPR-Cas9 in primary human CD14+ monocytes ex vivo resulting in a high level of CCR5 editing and inhibition of HIV infection.
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) | 0,000 | 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 ».