329. Identifying Pharmacological Enhancers of Adenoviral Vector Replication and Transgene Expression
Notice bibliographique
Résumé
Adenovirus (Ad) vectors are currently the most commonly used vehicle for therapeutic gene delivery in human gene therapy, and oncolytic Ad-based gene therapy has shown promise in several types of cancer. We are interested in identifying compounds that enhance or inhibit Ad gene expression and replication.We have designed a novel Ad vector containing the RFP gene within the late transcription unit. Thus, the level of RFP expression correlates to the extent of virus replication. We have also validated a high-throughput system for screening small molecules using this vector. The anticancer chemotherapy drug vorinostat was initially expected to increase gene expression from the vector since it is a pan-histone deacetylase inhibitor (HDACI), and HDACIs have been shown to increase Ad transgene expression. However, our assays show that vorinostat significantly delays the onset of vector replication and transgene expression, and that these effects may be specific to the inhibition of class I HDACs. We are currently working on elucidating the mechanism by determining the role of specific class I HDACs and the downstream effects of HDAC-activity loss. Consequences of HDAC inhibition on vector replication and transgene expression will also be studied in vivo. In the future, we will use our Ad construct to screen small-molecule libraries and identify novel enhancers of these processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».