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有针对性的基因组编辑具有治疗需要蛋白质替代疗法的疾病的巨大治疗潜力。为了开发独立于特定患者变形的平台,可以将治疗转基因插入安全且高度转录的基因座,以最大程度地提高蛋白质表达。在这里,我们描述了一种实现人类造血干/祖细胞(HSPCS)中有效基因靶向有效基因的方法,并通过红细胞动力学谱系对临床相关蛋白质的鲁棒表达。使用CRISPR-CAS9,我们在内源性α-珠蛋白启动子的转录控制下整合了不同的转基因,从而概括了其高和红细胞的特异性表达。源自靶向HSPC的促成的细胞分泌不同的治疗蛋白,该蛋白保留了酶活性和交叉校正患者细胞。此外,修饰的HSPC在移植小鼠中保持长期重生和多系分化潜力。总的来说,我们为不同的治疗应用(包括血友病和遗传的代谢疾病)建立了一个安全且通用的基于CRISPR-CAS9的HSPC平台。
Alessandro Alunni,Constance Pierre,Jorge Torres-Paz,Natacha Cliaire,AurianeLanglumé等。发展,生长与分化,2023,65(9),pp.517-533。10.1111/dgd.12896。hal-04265637
该方案概述了干细胞衍生神经祖细胞的冷冻保存程序。它可用于在液氮罐中分化的第13天或第17天的腹中脑中脑多巴胺神经元祖细胞的冷冻保存和长期存储。
。cc-by-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本(未经同行评审认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2025年2月26日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.23.639689 doi:Biorxiv Preprint
iovance拥有至少80种与TIL治疗有关的美国专利,包括针对各种癌症的组成和治疗方法的专利,例如美国专利编号10,130,659; 10,166,257; 10,272,113; 10,363,273; 10,398,734; 10,420,799; 10,463,697; 10,517,894; 10,537,595; 10,639,330; 10,646,517; 10,653,723; 10,695,372; 10,894,063; 10,905,718; 10,918,666; 10,925,900; 10,933,094; 10,946,044; 10,946,045; 10,953,046; 10,953,047; 11,007,225; 11,007,226; 11,013,770; 11,026,974; 11,040,070; 11,052,115; 11,052,116; 11,058,728; 11,083,752; 11,123,371; 11,141,438; 11,168,303; 11,168,304; 11,179,419; 11,202,803; 11,202,804; 11,220,670; 11,241,456; 11,254,913; 11,266,694; 11,273,180; 11,273,181; 11,291,687; 11,304,979; 11,304,980; 11,311,578; 11,337,998; 11,344,579; 11,344,580; 11,344,581; 11,351,197; 11,351,198; 11,351,199; 11,364,266; 11,369,637; 11,384,337; 11,433,097; 11,517,592; 11,529,372; 11,541,077; 11,713,446; 11,819,517; 11,857,573; 11,865,140; 11,866,688; 11,939,596; 11,969,444; 11,975,028; 11,981,921; 12,023,355; 12,024,718; 12,031,157; 12,104,172; 12,121,541; 12,159,700; 12,170,134; 12,188,048;和12,194,061。
基于数据同化和机器学习的组合是一种新颖的方法。新的混合方法是为两个范围设计的:(i)模拟隐藏的,可能是混乱的,动态的,并且(ii)预测其未来状态。该方法在于应用数据同化步骤,在这里进行集合Kalman滤波器和神经网络。数据同化用于最佳地将替代模型与稀疏嘈杂数据相结合。输出分析在空间上完成,并用作神经网络设置的训练来更新替代模型。然后迭代重复两个步骤。数值实验是使用混乱的40变量Lorenz 96模型进行的,证明了所提出的杂种方法的收敛和实用技能。替代模型显示出短期的预测技能,最多两次Lyapunov时,检索正lyapunov指数以及功率密度频谱的更伟大的频率。该方法对关键设置参数的敏感性也会显示:预测技能会随着观察噪声的增加而平稳降低,但如果观察到少于模型域的一半,则突然下降。数据同化与机器学习之间的成功协同作用在这里通过低维系统证明,鼓励对具有更复杂动力的此类混合体进行进一步研究。
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