Calculating expected lung deposition of aerosolized administration of AAV vector in human clinical studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cystic fibrosis is an autosomal recessive disease affecting approximately 1 in 2500 live births. Introducing the cDNA that codes for normal cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) to the small airways of the lung could result in restoring the CFTR function. A number of vectors for lung gene therapy have been tried and adeno-associated virus (AAV) vectors offer promise. The vector is delivered to the lung using a breath-actuated jet nebulizer. The purpose of this project was to determine the aerosolized AAV (tgAAVCF) particle size distribution (PSD) in order to calculate target doses for lung delivery. METHODS: A tgAAVCF solution was nebulized using the Pari LC Plus (n = 3), and the PSD was determined by coupling laser diffraction and inertial impaction (NGI) techniques. The NGI allowed for quantification of the tgAAVCF at each stage of impaction, ensuring that rAAV-CFTR vector is present and not empty particles. Applying the results to mathematical algorithms allowed for the calculation of expected pulmonary deposition. RESULTS: The mass median diameter (MMD) for the tgAAVCF was 2.78 +/- 0.43 microm. If the system works ideally and the patient only receives aerosol on inspiration, the patient would receive 47 +/- 0% of the initial dose placed in the nebulizer, with 72 +/- 0.73% of this being deposited beyond the vocal cords. CONCLUSIONS: This technology for categorizing the pulmonary delivery system for lung gene therapy vectors can be adapted for advanced aerosol delivery systems or other vectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».