Gene therapy for primary immune deficiencies: a Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
The use of gene therapy (GT) for the treatment of primary immune deficiencies (PID) including severe combined immune deficiency (SCID) has progressed significantly in the recent years. In particular, long-term studies have shown that adenosine deaminase (ADA) gene delivery into ADA-deficient hematopoietic stem cells that are then transplanted into the patients corrects the abnormal function of the ADA enzyme, which leads to immune reconstitution. In contrast, the outcome was disappointing for patients with X-linked SCID, Wiskott-Aldrich syndrome and chronic granulomatous disease who received GT followed by autologous gene corrected transplantations, as many developed hematological malignancies. The malignancies were attributed to the predilection of the viruses used for gene delivery to integrated at oncogenic areas. The availability of safer and more efficient self-inactivating lentiviruses for gene delivery has reignited the interest in GT for many PID that are now in various stages of pre-clinical studies and clinical trials. Moreover, advances in early diagnosis of PID and gene editing technology coupled with enhanced abilities to generate and manipulate stem cells ex vivo are expected to further contribute to the benefit of GT for PID. Here we review the past, the present and the future of GT for PID, with particular emphasis on the Canadian perspective.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».