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Enregistrement W2066334259 · doi:10.1016/j.bbmt.2007.09.014

A Roadmap to Safe, Efficient, and Stable Lentivirus-Mediated Gene Therapy with Hematopoietic Cell Transplantation

2007· review· en· W2066334259 sur OpenAlexaff
Anton Neschadim, J. Andrea McCart, Armand Keating, Jeffrey A. Medin

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreToronto General HospitalUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic enhancementLentivirusViral vectorTransgeneTransplantationVector (molecular biology)MedicineHaematopoiesisStem cellHematopoietic stem cell transplantationGene transferGenetically modified organismComputational biologyGeneHematopoietic stem cellClinical trialCancer researchBioinformaticsHuman immunodeficiency virus (HIV)VirologyBiologyGeneticsViral diseaseInternal medicineRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hematopoietic stem cells comprise a prominent target for gene therapy aimed at treating various genetic and acquired disorders. A number of limitations associated with hematopoietic cell transplantation can be circumvented by the use of cells stably modified by retroviral gene transfer. Oncoretroviral and lentiviral vectors offer means for generating efficient and stable transgene expression. This review summarizes the state of the field today in terms of vector development and clinical experimentation. In particular, concerns with the safety of retroviral vectors intended for clinical gene transfer, applicability of preclinical data in directing clinical trial design, and recent research aimed at resolving some of these issues are addressed. Finally, this review underlines the specific advantages offered by lentiviral gene-transfer vectors for gene therapy in stem cells.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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