Control of HIV Infection In Vivo Using Gene Therapy with a Secreted Entry Inhibitor
Notice bibliographique
Résumé
HIV entry inhibitors are highly effective in controlling virus replication. We have developed a lentiviral vector that expresses a secreted entry inhibitor, soluble CD4 (sCD4), which binds to the HIV envelope glycoproteins and inactivates the virus. We have shown that sCD4 was secreted from gene-modified CD4 + T cells, as well as from human umbilical cord blood-derived CD34 + hematopoietic stem/progenitor cells (HSPCs), and protected unmodified HIV target cells from infection in vitro. To investigate the in vivo application of our approach, we injected gene-modified HSPCs into NOD/SCID/γc null (NSG) mice. NSG hosts supported multi-lineage differentiation of human gene-modified HSPCs. Upon challenge with HIV, humanized mice capable of secreting sCD4 demonstrated a reduction of viral load over time compared to control humanized mice. In contrast to gene therapy approaches that render only gene-modified HIV target cells resistant to infection, our approach also showed protection of unmodified CD4 + T cells in the peripheral blood and tissues. Our findings provide support for the continuous delivery of secreted entry inhibitors via gene therapy as an alternative to oral administration of antiretroviral drugs or injection of antiretroviral proteins, including antibodies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».