Engineering of novel Class II Transactivator gene delivery systems as molecular adjuvants to improve genetic immunotherapies by inducing <i>de novo</i> MHC II expression in human cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Class II Transactivator (CIITA) induces transcription of MHC class II genes. This protein can potentially be used to improve genetic immunotherapies by converting non-immune cells into cells capable of presenting antigens to CD4+ T helper cells. However, CIITA expression is complex, tightly controlled and remains unclear whether distinct non-immune cells differ in the regulation of this transcription factor. In the present study, we describe a strategy to develop gene delivery systems capable of promoting the efficient expression of CIITA in non-immune cell lines and in primary human cells in an ex vivo skin explant model. A DNA plasmid and a lentiviral vector were produced, both carrying the human CIITA DNA sequence in silico designed to avoid cis-regulatory elements, and genetically optimized for expression efficacy in human cells. Different human cell types undergoing CIITA overexpression presented high-level de novo expression of MHC II molecules, validating the delivery systems as suitable tools for the evaluation of CIITA potential as a molecular adjuvant for genetic immunizations. Further, we directly compared different non-immune cells according to exogenous CIITA transcriptional activity, protein expression levels and proteasome degradation. Here we show for the first time that distinct types of non-immune cells differentially regulate the transcription factor, and ultimately the cell surface expression of MHC II, through a cell type-specific control of CIITA proteasomal degradation. Our findings contribute to the understanding of the CIITA post-translational regulation by non-immune cells, which can greatly influence the use of this regulator of MHC II genes as a vaccine adjuvant.
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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 | 0,000 |
| 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 ».