Misinterpreting the Therapeutic Effects of Small Interfering RNA Caused by Immune Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Activation of innate immunity has direct effects in modulating viral replication, tumor growth, angiogenesis, and inflammatory and other immunological processes. It is now established that unmodified siRNA can activate this innate immune response and therefore there is real potential for siRNA to elicit nonspecific therapeutic effects in a wide range of disease models. Here we demonstrate that in a murine model of influenza infection, the antiviral activity of siRNA is due primarily to immune stimulation elicited by the active siRNA duplexes and is not the result of therapeutic RNA interference (RNAi) as previously reported. We show that the misinterpretation stems from the use of a particular control green fluorescent protein (GFP) siRNA that we identify as having unusually low immunostimulatory activity compared with the active anti-influenza siRNA. Curiously, this GFP siRNA has served as a negative control for a surprising number of groups reporting therapeutic effects of siRNA. The inert immunologic profile of the GFP sequence was unique among a broad panel of published siRNAs, all of which could elicit significant interferon induction from primary immune cells. This panel included eight active siRNAs against viral, angiogenic, and oncologic targets, the reported therapeutic efficacy of which was based on comparison with the nonimmunostimulatory GFP siRNA. These results emphasize the need for researchers to anticipate, monitor, and adequately control for siRNA-mediated immune stimulation and calls into question the interpretation of numerous published reports of therapeutic RNAi in vivo. The use of chemically modified siRNA with minimal immunostimulatory capacity will help to delineate more accurately the mechanism of action underlying such studies.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».