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Enregistrement W2781002445 · doi:10.1002/bit.26523

Engineered cell migration to lesions linked to autoimmune disease

2017· article· en· W2781002445 sur OpenAlexafffund
Abdullah Al Mosabbir, Anam Qudrat, Kevin Truong

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Bioengineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research Institute
Mots-clésAutoimmune diseaseImmunologyMultiple sclerosisRheumatoid arthritisCellGranulocyte macrophage colony-stimulating factorChemotaxisSecretionBiologyCancer researchReceptorCell biologyMedicineCytokineAntibodyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The damaging and degenerative effects in autoimmune diseases such as rheumatoid arthritis, multiple sclerosis and Crohn's disease often manifests as the formation of lesions that feature a high local concentration of granulocyte–macrophage colony‐stimulating factor (GM‐CSF). GM‐CSF along with other pro‐inflammatory factors form a positive feedback loop that ultimately perpetuate the lesions. Hence, to engineer chemotaxis to GM‐CSF, we created a new chimeric GM‐CSF receptor alpha subunit (GMRchi) that was coupled with a previously engineered Ca 2+ ‐activated RhoA. When these proteins were expressed in mammalian cells, it allowed migration to chemical and cellular sources of GM‐CSF. As a possible therapeutic intervention, we further implemented the mechanism of cell–cell membrane fusion and subsequent death. Since the microenvironment of lesions is more than just GM‐CSF secretion, the further ability to recognize a combination of other features such as tissue markers will be needed for greater specificity. Nonetheless, this work represents a first step to enable cell‐based therapy of autoimmune lesions.

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)0,000
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 enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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