Near Sequence Homology Does Not Guarantee siRNA Cross-Species Efficacy

序列同源性 同源(生物学) 序列(生物学) 计算生物学 生物 遗传学 基序列 基因
作者
Iris Valeria Rivera Flores,Kathryn Monopoli,Samuel Jackson,Dimas Echeverria,Daniel O’Reilly,Robert H. Brown,Anastasia Khvorova
出处
期刊:Nucleic Acid Therapeutics [Mary Ann Liebert, Inc.]
卷期号:34 (5): 234-244 被引量:4
标识
DOI:10.1089/nat.2024.0030
摘要

Small interfering RNAs (siRNAs) represent a novel class of drugs capable of potent and sustained modulation of genes across various tissues. Preclinical development of siRNAs necessitates assessing efficacy and toxicity in animal models. While identifying therapeutic leads with cross-species activity can expedite development, it may compromise efficacy and be infeasible for certain gene targets. Here, we investigate whether deriving species-active siRNAs from potent human-targeting leads—an approach termed mismatch conversion—can yield potent compounds. We systematically altered potent siRNAs targeting human genes associated with diseases— SOD1 (ALS), JAK1 (inflammation), and HTT (HD)—to generate species-matching variants with full complementarity to their target in NHPs, mice, rats, sheep, and dogs. Variants potency and efficacy were measured in corresponding cell lines. We demonstrate that sequence, position, and number of mismatches significantly influence the ability to generate potent species-active compounds via mismatch conversion. Across tested sequences, mismatch conversion strategy ability to identify a species-active lead varied from 0% to 70%. For SOD1 , lead compounds identified from species-focus screening in mouse and dog cells were more potent than leads obtained from mismatch conversion. Thus, a focused screening of therapeutic lead and model compounds may represent a more reliable strategy for the clinical advancement of siRNAs.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小花应助啦啦啦采纳,获得10
刚刚
顺心寄容完成签到,获得积分10
刚刚
wanglejia完成签到,获得积分10
1秒前
蓝天发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
ALU完成签到 ,获得积分10
2秒前
lan发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
要减肥的若南完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
Elise发布了新的文献求助10
3秒前
破碎时间完成签到 ,获得积分10
3秒前
fbo完成签到,获得积分10
3秒前
c1发布了新的文献求助10
3秒前
张777粒粒发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
star完成签到,获得积分10
4秒前
快乐的毛衣完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
梨子应助jinyu采纳,获得10
5秒前
5秒前
6秒前
ZandYPG完成签到,获得积分10
6秒前
fang完成签到,获得积分10
6秒前
夜雨落华发布了新的文献求助10
6秒前
爱骑车的CH完成签到,获得积分10
6秒前
怕黑小伙发布了新的文献求助10
7秒前
mhb115完成签到,获得积分10
7秒前
onion完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
Akim应助dilemma采纳,获得10
8秒前
小王完成签到,获得积分10
8秒前
情怀应助宥啊采纳,获得10
8秒前
缥缈的筝完成签到,获得积分10
9秒前
伸手就是拿完成签到,获得积分10
9秒前
zengjx完成签到,获得积分10
9秒前
huiii完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
海盗完成签到,获得积分10
11秒前
机智的香菇完成签到,获得积分10
11秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
CLSI M07 2024 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7248400
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8871292
关于积分的说明 18717124
捐赠科研通 6927492
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3198354
关于科研通互助平台的介绍 2373945
邀请新用户注册赠送积分活动 2173109