Recognition of Virus Infection and Innate Host Responses to Viral Gene Therapy Vectors
Notice bibliographique
Résumé
The innate immune and inflammatory response represents one of the key stumbling blocks limiting the efficacy of viral-based therapies. Numerous human diseases could be corrected or ameliorated if viruses were harnessed to safely and effectively deliver therapeutic genes to diseased cells and tissues in vivo. Recent studies have shown that host cells recognize viruses using an elaborate network of sensor proteins localized at the plasma membrane, in endosomes, or in the cytosol. Three classes of sensors have been implicated in sensing viruses in mammalian cells-Toll-like receptors (TLRs), retinoid acid-inducible gene (RIG)-I-like receptors (RLRs), and nucleotide oligomerization domain (NOD)-like receptors (NLRs). The interaction of virus-associated nucleic acids with these sensor molecules triggers a signaling cascade that activates the principal host defense program aimed to limit or eliminate virus infection and restore tissue homeostasis. In addition, recent data strongly suggest that host cells can mount innate immune responses to viruses without prior recognition of their nucleic acids. To deliver therapeutic genes into the nuclei of diseased cells, viral gene therapy vectors must be efficient at penetrating either the plasma or endosomal membrane. The therapeutic use of high numbers of virus particles disturbs cellular homeostasis, triggering cell damage and stress pathways, or "sensing of modified self". Accumulating data indicate that the sensing of modified self might represent a powerful framework explaining the innate immune response activation by viral gene therapy 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».