The Development of Local-acting Biologics to Treat Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatoid arthritis (RA) is an autoimmune disease characterized by chronic inflammation and progressive joint destruction. Anti-TNF biologics have been developed to treat RA and although effective in the majority of patients, they require repeated administration and systemically inhibit TNF. This systemic inhibition leads to systemic immune suppression and can result in side-effects including opportunistic infections, serious infections and malignancy. To address these limitations, I developed a novel, local-acting biologic known as TNF sticky trap. This biologic was shown capable of inhibiting TNF while sticking or localizing to the extracellular matrix (ECM) where it is produced or administered. Next, cell lines inducibly expressing this local-acting biologic were generated, characterized and evaluated for their therapeutic efficacy in an animal model of RA. A single injection of cells expressing TNF sticky trap was sufficient to reduce arthritis and this local-acting biologic was undetectable in the serum of treated animals. Lastly, to help advance the translation of RA cell therapies into the clinic, a cell safety mechanism was developed and characterized. The development of a safe cell therapy inducibly expressing local-acting biologics could avoid the limitations associated with systemic therapies and improve the current treatment of RA.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».