Gene therapy of autoimmune diseases with vectors encoding regulatory cytokines or inflammatory cytokine inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Gene therapy offers advantages for the immunotherapeutic delivery of cytokines or their inhibitors. After gene transfer, these mediators are produced at relatively constant, non-toxic levels and sometimes in a tissue-specific manner, obviating limitations of protein administration. Therapy with viral or nonviral vectors is effective in several animal models of autoimmunity including Type 1 diabetes mellitus (DM), experimental allergic encephalomyelitis (EAE), systemic lupus erythematosus (SLE), colitis, thyroiditis and various forms of arthritis. Genes encoding transforming growth factor beta, interleukin-4 (IL-4) and IL-10 are most frequently protective. Autoimmune/ inflammatory diseases are associated with excessive production of inflammatory cytokines such as IL-1, IL-12, tumor necrosis factor alpha (TNFalpha) and interferon gamma (IFNgamma). Vectors encoding inhibitors of these cytokines, such as IL-1 receptor antagonist, soluble IL-1 receptors, IL-12p40, soluble TNFalpha receptors or IFNgamma-receptor/IgG-Fc fusion proteins are protective in models of either arthritis, Type 1 DM, SLE or EAE. We use intramuscular injection of naked plasmid DNA for cytokine or anticytokine therapy. Muscle tissue is accessible, expression is usually more persistent than elsewhere, transfection efficiency can be increased by low-voltage in vivo electroporation, vector administration is simple and the method is inexpensive. Plasmids do not induce neutralizing immunity allowing repeated administration, and are suitable for the treatment of chronic immunological diseases.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».