Novel photoreceptor-specific promoters for gene therapy in mid- to late-stage retinal degeneration
Notice bibliographique
Résumé
Inherited retinal degenerations (IRDs) cause progressive photoreceptor loss, leading to vision impairment. Gene therapy using adeno-associated viral (AAV) vectors holds immense promise for treating these conditions. However, achieving optimal gene expression at mid to late stages of retinal degeneration remains challenging due to scarcity of efficient photoreceptor-specific promoters expressed at these disease stages. This study aimed to identify and validate novel promoters capable of robust and specific transgene expression when ≥50% of photoreceptors are lost. Analysis of transcriptomic data from two naturally occurring canine IRD models, laser capture microdissection of retinal cryosections followed by qPCR, and RNA in situ hybridization identified six promising genes with sustained or upregulated expression in photoreceptors in late-stage disease. Upstream cis-regulatory elements of both canine and human orthologs were identified and characterized using in silico analyses and dual-luciferase assays. Short promoters (≤840 base pairs) derived from GNGT2, IMPG2, and PDE6H genes exhibited robust reporter gene expression in photoreceptors when delivered via AAV to the subretinal space of two non-allelic canine IRD models at mid and late disease stages. These findings provide a strategy to enhance AAV-mediated gene therapy by enabling sustained transgene expression in degenerating retinas, improving treatment outcomes for patients with progressive vision loss.
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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 | 0,001 | 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 ».