Treatment of a metabolic liver disease in mice with a transient prime editing approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prime editing is a versatile genome editing technology that circumvents the need for DNA double-strand break formation and homology-directed repair, making it particularly suitable for in vivo correction of pathogenic mutations. Here we developed liver-specific prime editing approaches with temporally restricted prime editor (PE) expression. We first established a dual-delivery approach where the prime editor guide RNA is continuously expressed from adeno-associated viral vectors and only the PE is transiently delivered as nucleoside-modified mRNA encapsulated in lipid nanoparticles (LNP). This strategy achieved 26.2% editing with PEmax and 47.4% editing with PE7 at the Dnmt1 locus using a single 2 mg kg −1 dose of mRNA–LNP. When targeting the pathogenic Pah enu2 mutation in a phenylketonuria mouse model, gene correction rates reached 4.3% with PEmax and 20.7% with PE7 after three doses of 2 mg kg −1 mRNA–LNP, effectively reducing blood l -phenylalanine levels from over 1,500 µmol l −1 to below the therapeutic threshold of 360 µmol l −1 . Encouraged by the high efficiency of PE7, we next explored a simplified approach where PE7 mRNA was co-delivered with synthetic prime editor guide RNAs encapsulated in LNP. This strategy yielded 35.9% editing after two doses of RNA–LNP at the Dnmt1 locus and 8.0% editing after three doses of RNA–LNP at the Pah enu2 locus, again reducing l -phenylalanine levels below 360 µmol l −1 . These findings highlight the therapeutic potential of mRNA–LNP-based prime editing for treating phenylketonuria and other genetic liver diseases, offering a scalable and efficient platform for future clinical translation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle