Transducing Airway Basal Cells with a Helper-Dependent Adenoviral Vector for Lung Gene Therapy
Notice bibliographique
Résumé
A major challenge in developing gene-based therapies for airway diseases such as cystic fibrosis (CF) is sustaining therapeutic levels of transgene expression over time. This is largely due to airway epithelial cell turnover and the host immunogenicity to gene delivery vectors. Modern gene editing tools and delivery vehicles hold great potential for overcoming this challenge. There is currently not much known about how to deliver genes into airway stem cells, of which basal cells are the major type in human airways. In this study, helper-dependent adenoviral (HD-Ad) vectors were delivered to mouse and pig airways via intranasal delivery, and direct bronchoscopic instillation, respectively. Vector transduction was assessed by immunostaining of lung tissue sections, which revealed that airway basal cells of mice and pigs can be targeted in vivo. In addition, efficient transduction of primary human airway basal cells was verified with an HD-Ad vector expressing green fluorescent protein. Furthermore, we successfully delivered the human CFTR gene to airway basal cells from CF patients, and demonstrated restoration of CFTR channel activity following cell differentiation in air-liquid interface culture. Our results provide a strong rationale for utilizing HD-Ad vectors to target airway basal cells for permanent gene correction of genetic airway diseases.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».