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Enregistrement W2921492276 · doi:10.1117/12.2509870

In vivo laser targeted gene therapy of retina ganglion cells (Conference Presentation)

2019· article· en· W2921492276 sur OpenAlexaff
Ariel M. Wilson, Javier Mazzaferri, Éric Bergeron, Sergiy Patskovsky, Paule Marcoux-Valiquette, Santiago Costantino, Przemysław Sapieha, Michel Meunier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetinaRetinalTransfectionIn vivoGene deliveryGenetic enhancementBiophysicsCell biologyChemistryMaterials scienceMolecular biologyBiologyCell cultureNeuroscienceBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a current void in efficient, cell-specific, retinal drug delivery systems, thus developing a safe, effective, selective drug delivery system would open novel therapeutic avenues. We previously demonstrated that femtosecond (fs) laser irradiation can selectively transfect DNA plasmids into cultured cells in the presence of functionalised gold nanoparticles (AuNPs) (1). Here, we sought out to selectively optoporate retinal cells in vivo with functionalized AuNPs and a 800nm fs laser. The cell-surface Kv1.1 voltage-gated channel was chosen to target retinal ganglion cells (RGCs) in the rat retina. The eyes of anesthetized rats were placed in the beam path of an optical system consisting of a fs laser and an ophthalmoscope for fundus visualization. Following Kv1.1-AuNP and FITC-dextran intravitreal injection and incubation, irradiation resulted in FITC uptake by retinal cells. In addition, similar experiments with Cy3-siRNA clearly show that the technique can effectively deliver siRNA into RGCs. Importantly, neither AuNP intravitreal injection nor irradiation resulted in RGC death, as determined by RBPMS quantification 1 week following AuNP injection and/or irradiation. Since living biological tissues absorb energy very weakly at 800nm, this non-invasive tool may provide a safe, cost effective approach to selectively target retinal cells and limit complications associated with surgical interventions, and potential biological hazards associated with viral-based gene therapy. In addition, given the extensive use of lasers in ophthalmic practice, our proposed technology may be seamlessly inserted to current clinical setups. (1) E. Bergeron et al, Nanoscale, 7, 17836 (2015).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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