In vivo laser targeted gene therapy of retina ganglion cells (Conference Presentation)
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».