Calculating expected lung deposition of aerosolized administration of AAV vector in human clinical studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle