The Clearance of Human Cytomegalovirus Using CRISPR/Cas9 RNA Lipid Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human cytomegalovirus (HCMV), a DNA virus, poses significant health risks to immunocompromised and immunosuppressed individuals and newborns. Clinical antiviral drugs like ganciclovir inhibit viral replication but have toxicities, are ineffective against drug-resistant strains, and cannot destroy HCMV DNA. CRISPR/Cas9 can cleave DNA, but has not been used therapeutically to target and degrade HCMV DNA in cells post-infection. We developed an all-in-one CRISPR/Cas9 RNA lipid nanoparticle (LNP) that clears established HCMV infections, permits rapid updating to combat resistance and is effective against multiple strains. Bioinformatic analyses identified essential, conserved viral genes as CRISPR/Cas9 targets. A delivery material screen revealed that antiviral activity was dependent on the ionizable lipid and LNP composition. Our lead formulation, βN2-40, inhibited up to 93.5% of HCMV infection with a single treatment. Furthermore, multitargeting βN2-40 LNPs demonstrated antiviral kinetics and a safety profile similar to ganciclovir, making it a compelling alternative to existing small-molecule antiviral drugs.
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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 | 0,000 |
| 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 ».