Volume and Infusion Rate Dynamics of Intraparenchymal Central Nervous System Infusion in a Large Animal Model
Notice bibliographique
Résumé
Thalamic infusion of adeno-associated viral (AAV) vectors has been shown to have therapeutic effects in neuronopathic lysosomal storage diseases. Preclinical studies in sheep model of Tay-Sachs disease demonstrated that bilateral thalamic injections of AAV gene therapy are required for maximal benefit. Translation of thalamic injection to patients carries risks in that (1) it has never been done in humans, and (2) dosing scale-up based on brain weight from animals to humans requires injection of larger volumes. To increase the safety margin of this infusion, a flexible cannula was selected to enable simultaneous bilateral thalamic infusion in infants while monitoring by imaging and/or to enable awake infusions for injection of large volumes at low infusion rates. In this study, we tested various infusion volumes (200-800 μL) and rates (0.5-5 μL/min) to determine the maximum tolerated combination of injection parameters. Animals were followed for ∼1 month postinjection with magnetic resonance imaging (MRI) performed at 14 and 28 days. T1-weighted MRI was used to quantify thalamic damage followed by histopathological assessment of the brain. Trends in data show that infusion volumes of 800 μL (2 × the volume required in sheep based on thalamic size) resulted in larger lesions than lower volumes, where the long infusion times (between 13 and 26 h) could have contributed to the generation of larger lesions. The target volume (400 μL, projected to be sufficient to cover most of the sheep thalamus) created the smallest lesion size. Cannula placement alone did result in damage, but this is likely associated with an inherent limitation of its use in a small brain due to the length of the distal rigid portion and lack of stable fixation. An injection rate of 5 μL/min at a volume ∼1/3 of the thalamus (400-600 μL) appears to be well tolerated in sheep both clinically and histopathologically.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».