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Enregistrement W2770636739 · doi:10.13034/jsst.v10i2.226

Characterization of the nitroreductase/metronidazole suicide gene system as a safeguard for cell based therapies

2017· article· en· W2770636739 sur OpenAlexvenueno aff
Miranda Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Science and Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuicide geneThymidine kinaseGanciclovirCancer researchTransfectionEmbryonic stem cellCancer cellBiologyMedicineGeneGenetic enhancementCancerVirologyHerpes simplex virusVirusInternal medicineGeneticsHuman cytomegalovirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell-based therapies are promising treatment strategies for a variety of disorders ranging from cancer to spinal cord injuries. However, there is a risk of the transplanted cells becoming malignant. As a safeguard against this, suicide gene systems can be implemented so that transplanted cells can be eliminated if necessary by administering a pro-drug. Herpes simplex virus thymidine kinase (HSV-tk) paired with the pro-drug ganciclovir (GCV) is one of the most studied suicide gene systems. However, it can only kill cells that are actively dividing. Here we characterize another suicide gene system, nitroreductase (NTR) with its pro-drug metronidazole (MNZ), to investigate where in the cell cycle the killing occurs, hypothesizing that it could become an ideal candidate for eliminating transplanted cells irrespective of their proliferative status. Murine embryonic stem cells were transfected with vectors expressingeither HSV-tk or NTR and treated with the corresponding pro-drug. Confocal imaging and FUCCI (fluorescent ubiquitination-based cell cycle indicator) were used to identify where in the cell cycle the drug was active. MNZ was found to kill both dividing and non-dividing cells whereas GCV killed only the dividing cells. These resultssuggest that the NTR system may be a valuable addition or complement to HSV-tkLes thérapies cellulaires sont des stratégies promettantes en tant que traitements pour une variété de maladies. Celles-ci incluent le cancer et les traumatismes médullaires. Cependant, il y a un risque que les cellules implantées puissent devenir malignes. Afin de prévenir cela, des systèmes de gènes suicides peuvent être utilisés afin d’éliminer les cellules implantées si nécessaires par l’administration d’une prodrogue. La thymidine kinase, une enzymetrouvée chez les patients atteint du virus de l’herpès simplex (HSV tk), utilisée en conjonction avec la prodrogue ganciclovir (GCV), est un des systèmes de gènes suicides les plus étudiés. Cependant, il peut seulement tuer les cellules qui se divisent activement. Ici, nous caractérisons un autre système de gènes suicidaires, nitroréductase (NTR) avec sa prodrogue metronidazole (MNZ), afin d’étudier à quel point dans le cycle cellulaire la tuerie se déroule. L’hypothèse est que ce système pourrait être un candidat idéal afin d’éliminer les cellules transplantées, peu importe leur statut prolifératif. Des cellules de souche embryonnaires murines ont été transfectées avecdes vecteurs qui exprimaient soit HSV- tk ou NTR et traitées avec la prodrogue correspondante. La microscopie confocale et le système FUCCI (pour fluorescent ubiquitination-based cell cycle indicator) ont été utilisés afin d’identifier le point du cycle pendant lequel la drogue était active. Il a été trouvé que MNZ tuait les cellules qui sedivisaient et qui ne se divisaient pas, alors que GCV tuait uniquement les cellules qui se divisent. Ces résultats suggèrent que le système NTR pourrait être une addition ou un complément utile à HSV-tk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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