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Enregistrement W149315227 · doi:10.1007/978-1-61779-370-7_15

Biodistribution and Shedding of AAV Vectors

2011· article· en· W149315227 sur OpenAlexaff
Caroline Le Guiner, Valder R. Arruda

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodistributionVector (molecular biology)Computational biologyCapsidPreclinical researchMedicinePharmacologyBiologyBioinformaticsIn vivoVirologyRecombinant DNABiotechnologyGeneticsVirusGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining the AAV vector biodistribution and shedding is central for the safety assessment of proposed early-phase clinical trials. It is especially crucial in the case of AAV vectors since they are injected directly in situ with no possibility of an intermediate ex vivo step, such as in retroviral-mediated approaches. This sole administration mode, the high capsid diversity (natural and chimeric), the various routes of delivery (e.g., intramuscular, intravenous, intra-arterial, and intracranial) make biodistribution and shedding studies a major investigational field for several years ahead. Indeed, the ideal scenario whereby they become generic is less likely to occur as long as the engineered capsid, the therapeutic strategies (expression of cDNA versus oligonucleotides for exon skipping), and the mode of delivery continue to evolve quickly to clinical translational strategies. An important aspect of biodistribution and shedding studies is that they practically should not be performed on a "research" mode but rather within the frame of the regulatory animal pharmacology and toxicology studies in order to directly implement the Investigational New Drug (IND) application. Yet, if biodistribution and shedding in animal models are explored at an early research stage, i.e., to investigate whether a given AAV serotype administered in a given way transduces certain immunocompetent cells (how does the vector distribute itself in the immune system and with what kinetic?), it is advisable to use an AAV vector manufactured and quality controlled similarly to what will be done ultimately at the clinical stage. This chapter provides protocols and recommendations to study how an AAV vector distributes and sheds after administration. We discuss (1) the requirements for a rigorous methodology; (2) avoiding nucleic acid cross contamination; (3) systematically assessing the assay sensitivity, specificity, and reproducibility because milieus can be drastically different, i.e., feces versus urine; and (4) choosing the appropriate animal model(s) when anticipating the regulatory pharmacological/toxicological studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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