Enhanced Ganciclovir Killing and Bystander Effect of Human Tumor Cells Transduced with a Retroviral Vector Carrying a Herpes Simplex Virus Thymidine Kinase Gene Mutant
Notice bibliographique
Résumé
Gene transfer of the herpes simplex virus thymidine kinase (TK) gene associated with ganciclovir (GCV) treatment can lead to death of TK-expressing cells, and of neighboring TK- cells because of the bystander effect. Thus, a small proportion of TK+ cells in a tumor can lead to its complete regression after GCV treatment. However, a lack of efficacy of gene transfer into tumors associated with low GCV sensitivity and poor bystander effect of human cancer cells currently limit the clinical use of this suicide gene therapy approach. To increase the potency of suicide gene therapy, we have tested the GCV sensitivity and the bystander effect of TK mutants that have been previously described. After retroviral transduction of the TK mutants into human tumor cells of various origins, we have found a strong killing effect of GCV with cells expressing the mutants TK30 or TKF161C. The GCV sensitivity of several human tumor cell types expressing TK30 was 9- to 500-fold higher than cells containing wild-type TK. Furthermore, TK30-expressing cells were able to kill bystander cells much more efficiently than TK-expressing cells. Thus, TK30 mutant is a promising candidate for suicide gene therapy clinical trials.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».