Immune Responses to Adeno-Associated Virus Vectors
Notice bibliographique
Résumé
One of the biggest challenges in optimizing viral vectors for gene therapy relates to the immune response of the host. Adeno-associated virus (AAV) vectors are associated with low immunogenicity and toxicity, resulting in vector persistence and long-term transgene expression. The inability of AAV vectors to efficiently transduce or activate antigen presenting cells (APCs) may account for their decreased immunogenicity. AAV mediated gene therapy however, leads to the development of antibodies against the vector capsid. Anti-AAV antibodies have neutralizing effects that decrease the efficiency of in vivo gene therapy and can prevent vector re-administration. Furthermore, recent studies have shown that AAV vectors can elicit both cellular and humoral immune responses against the transgene product. Both cell-mediated response and humoral response to the delivered gene depend on a number of variables; including the nature of the transgene, the promoter used, the route and site of administration, vector dose and host factors. The response of the host to the vector, in terms of antigen-specific immunity, will play a substantial role in clinical outcome. It is therefore important to understand both, why AAV vectors are able to escape immunity and the circumstances and mechanisms that lead to the induction of immune responses. This review will summarize innate and adaptive immune responses to AAV vectors, discuss possible mechanisms and outline strategies, such as capsid modifications, use of alternative serotypes, or immunosuppression, which have been used to circumvent them.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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.
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 ».