A Short DNA Aptamer That Recognizes TNFα and Blocks Its Activity <i>in Vitro</i>
Notice bibliographique
Résumé
Tumor necrosis factor-alpha (TNFα) is a pivotal component of the cytokine network linked to inflammatory diseases. Protein-based, TNFα inhibitors have proven to be clinically valuable. Here, we report the identification of short, single-stranded DNA aptamers that bind specifically to human TNFα. One such 25-base long aptamer, termed VR11, was shown to inhibit TNFα signaling as measured using NF-κB luciferase reporter assays. This aptamer bound specifically to TNFα with a dissociation constant of 7.0 ± 2.1 nM as measured by surface plasmon resonance (SPR) and showed no binding to TNFβ. Aptamer VR11 was also able to prevent TNFα-induced apoptosis as well as reduce nitric oxide (NO) production in cultured cells for up to 24 h. As well, VR11, which contains a GC rich region, did not raise an immune response when injected intraperitoneally into C57BL/6 mice when compared to a CpG oligodeoxynucleotide (ODN) control, a known TLR9 ligand. These studies suggest that VR11 may represent a simpler, synthetic scaffold than antibodies or protein domains upon which to derive nonimmunogenic oligonucleotide-based inhibitors of TNFα.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».