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Enregistrement W1578622542 · doi:10.4049/jimmunol.180.12.8461

Novel Vaccination for Allergy through Gene Silencing of CD40 Using Small Interfering RNA

2008· article· en· W1578622542 sur OpenAlexaff
Motohiko Suzuki, Xiufen Zheng, Xusheng Zhang, Mu Li, Costin Vladau, Thomas E. Ichim, Hongtao Sun, Bertha García, Wei‐Ping Min

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversity HospitalLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGene silencingSmall interfering RNARNA interferenceImmune systemImmunologyAllergyCD40BiologyGeneRNACytotoxic T cellIn vitroGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small interfering RNA (siRNA) is a potent means of inducing gene-specific silencing. Gene silencing strategies using siRNA have demonstrated therapeutic benefits in animal models of various diseases, and are currently in clinical trials. However, the utility of gene silencing as a treatment for allergic diseases has not yet been reported. In this study, we report a novel therapy for allergy through gene silencing of CD40, a critical costimulatory molecule and a key factor in allergic immune responses. Silencing CD40 resulted in generation of immunoregulatory dendritic cells (DCs). Administration of CD40 siRNA remarkably reduced nasal allergic symptoms and local eosinophil accumulation in the OVA-induced allergic mice. The OVA-specific T cell response was inhibited after the CD40 siRNA treatment. Additionally, anti-OVA specific IgE and production of IL-4 and IL-5 of T cells stimulated by OVA were significantly decreased in CD40 siRNA-treated mice. Furthermore, we demonstrated that the therapeutic effects by CD40 siRNA were associated with impaired Ag-presenting functions of DCs and B cells, and generation of regulatory T cells. The present study highlights a therapeutic potential of siRNA-based treatment for allergic diseases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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