PGE2 and Poloxamer Synperonic F108 Enhance Transduction of Human HSPCs with a β-Globin Lentiviral Vector
Notice bibliographique
Résumé
Lentiviral vector (LV)-based hematopoietic stem and progenitor cell (HSPC) gene therapy is becoming a promising alternative to allogeneic stem cell transplantation for curing genetic diseases. Clinical trials are currently underway to treat sickle cell disease using LVs expressing designed anti-sickling globin genes. However, because of the large size and complexity of the human β-globin gene, LV products often have low titers and transduction efficiency, requiring large amounts to treat a single patient. Furthermore, transduction of patient HSPCs often fails to achieve a sufficiently high vector copy number (VCN) and transgene expression for clinical benefit. We therefore investigated the combination of two compounds (PGE2 and poloxamer synperonic F108) to enhance transduction of HSPCs with a clinical-scale preparation of Lenti/G-AS3-FB. Here, we found that transduction enhancers increased the in vitro VCN of bulk myeloid cultures ∼10-fold while using a 10-fold lower LV dose. This was accompanied by an increased percentage of transduced colony-forming units. Importantly, analysis of immune-deficient NSG xenografts revealed that the combination of PGE2/synperonic F108 increased LV gene transfer in a primitive HSC population , with no effects on lineage distribution or engraftment. The use of transduction enhancers may greatly improve efficacy for LV-based HSPC gene therapy.
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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 ».