In Vitro Efficacy of PEI-Derived Lipopolymers in Silencing of Toxic Proteins in a Neuronal Model of Huntington’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Huntington’s Disease (HD) is a neurodegenerative disorder caused by an abnormal extension of a CAG repeat stretch located in the exon 1 of the HTT (IT15) gene, leading to production of a mutated and misfolded Huntingtin protein (muHTT) with an abnormally elongated polyglutamine (polyQ) region. This mutation causes muHTT to oligomerize and aggregate in the brain, particularly in the striatum and cortex, causing alterations in intracellular trafficking, caspase activation, and ganglioside metabolism, ultimately leading to neuronal damage and death and causing signs and symptoms such as chorea and cognitive dysfunction. Currently, there is no available cure for HD patients; hence, there is a strong need to look for effective therapies. Methods: This study aims to investigate the efficacy of siRNA-containing nano-engineered lipopolymers in selectively silencing the HTT expression in a neuronal model expressing a chimeric protein formed by the human mutated exon 1 of the HTT gene, tagged with GFP. Toxicity of lipopolymers was assessed using MTT assay, while efficacy of silencing was monitored using qRT-PCR, as well as Western blotting/flow cytometry. Changes in muHTT-GFP aggregation were observed using fluorescence microscopy and image analyses. Results: Here, we show that engineered lipopolymers can be used as delivery vehicles for specific siRNAs, decreasing the transcription of the mutated gene, as well as the muHTT protein production and aggregation, with Leu-Fect C being the most effective candidate amongst the assessed lipopolymers. Conclusions: Our findings have profound implications for genetic disorder therapies, highlighting the potential of nano-engineered materials for silencing mutant genes and facilitating molecular transfection across cellular barriers. This successful in vitro study paves the way for future in vivo investigations with preclinical models, offering hope for previously considered incurable diseases such as HD.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».