Rapid and Efficient Stable Gene Transfer to Mesenchymal Stromal Cells Using a Modified Foamy Virus Vector
Notice bibliographique
Résumé
Mesenchymal stromal cells (MSCs) hold great promise for regenerative medicine. Stable ex vivo gene transfer to MSCs could improve the outcome and scope of MSC therapy, but current vectors require multiple rounds of transduction, involve genotoxic viral promoters and/or the addition of cytotoxic cationic polymers in order to achieve efficient transduction. We describe a self-inactivating foamy virus vector (FVV), incorporating the simian macaque foamy virus envelope and using physiological promoters, which efficiently transduces murine MSCs (mMSCs) in a single-round. High and sustained expression of the transgene, whether GFP or the lysosomal enzyme, arylsulphatase A (ARSA), was achieved. Defining MSC characteristics (surface marker expression and differentiation potential), as well as long-term engraftment and distribution in the murine brain following intracerebroventricular delivery, are unaffected by FVV transduction. Similarly, greater than 95% of human MSCs (hMSCs) were stably transduced using the same vector, facilitating human application. This work describes the best stable gene transfer vector available for mMSCs and hMSCs.
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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 ».