Deep diversification of an AAV capsid protein by machine learning.

Modern experimental technologies can assay large numbers of biological sequences, but engineered protein libraries rarely exceed the sequence diversity of natural protein families. Machine learning (ML) models trained directly on experimental data without biophysical modeling provide one route to accessing the full potential diversity of engineered proteins. Here we apply deep learning to design highly diverse adeno-associated virus 2 (AAV2) capsid protein variants that remain viable for packaging of a DNA payload. Focusing on a 28-amino acid segment, we generated 201,426 variants of the AAV2 wild-type (WT) sequence yielding 110,689 viable engineered capsids, 57,348 of which surpass the average diversity of natural AAV serotype sequences, with 12-29 mutations across this region. Even when trained on limited data, deep neural network models accurately predict capsid viability across diverse variants. This approach unlocks vast areas of functional but previously unreachable sequence space, with many potential applications for the generation of improved viral vectors and protein therapeutics

La declaration RECORD (Reporting of Studies Conducted Using Observational Routinely Collected Health Data) : directives pour la communication des etudes realisees a partir de donnees de sante collectees en routine

Les données de santé collectées en routine et obtenues à des fins administratives et cliniques sans objectifs de recherche spécifiques a priori, sont de plus en plus utilisées pour la recherche. L'évolution rapide et la disponibilité de ces données ont révélé des problèmes qui ne sont pas abordés dans les outils d’évaluation existantes, tel que STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology). RECORD (REporting of studies Conducted using Observational Routinely collected health Data) a été développé pour combler ces lacunes. RECORD représente une extension de STROBE pour évaluer des éléments spécifiques aux études observationnelles en utilisant des données de santé collectées en routine. RECORD propose une liste de 13 éléments à évaluer concernant le titre, le résumé, l'introduction, les méthodes, les résultats et la section discussion des articles, ainsi que d'autres informations requises pour établir la qualité des études rapportées dans ces articles. Cet article méthodologique présente la liste des éléments d’évaluation ainsi que des informations explicatives pour réaliser et interpréter les évaluations. Des exemples sont également proposés pour chaque élément de la liste d’évaluation. Cet article présente une version en Français de l’outil d’évaluation RECORD. Accompagné de son site Internet (http://www.record-statement.org) son objectif est une large diffusion de l’outil d’évaluation RECORD pour faciliter sa mise en œuvre. Grâce à RECORD, les auteurs, les éditeurs de revues et les évaluateurs d’articles (c.-à-d., évaluation par les pairs) peuvent promouvoir la transparence des articles rapportant des études observationnelles originales à partir des données de santé collectées en routine

Five insights from the Global Burden of Disease Study 2019

The Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) 2019 provides a rules-based synthesis of the available evidence on levels and trends in health outcomes, a diverse set of risk factors, and health system responses. GBD 2019 covered 204 countries and territories, as well as first administrative level disaggregations for 22 countries, from 1990 to 2019. Because GBD is highly standardised and comprehensive, spanning both fatal and non-fatal outcomes, and uses a mutually exclusive and collectively exhaustive list of hierarchical disease and injury causes, the study provides a powerful basis for detailed and broad insights on global health trends and emerging challenges. GBD 2019 incorporates data from 281 586 sources and provides more than 3.5 billion estimates of health outcome and health system measures of interest for global, national, and subnational policy dialogue. All GBD estimates are publicly available and adhere to the Guidelines on Accurate and Transparent Health Estimate Reporting. From this vast amount of information, five key insights that are important for health, social, and economic development strategies have been distilled. These insights are subject to the many limitations outlined in each of the component GBD capstone papers.Peer reviewe