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Enregistrement W4212868305 · doi:10.1089/hum.2021.287

Global Seroprevalence of Pre-existing Immunity Against AAV5 and Other AAV Serotypes in People with Hemophilia A

2022· article· en· W4212868305 sur OpenAlexaff
Robert Klamroth, Gregory M. Hayes, T. A. Andreeva, Keith Gregg, Takashi Suzuki, Ismail Mitha, Brandon M. Hardesty, Midori Shima, Toni Pollock, Patricia Slev, Johannes Oldenburg, Margareth C. Ozelo, Natalie Stieltjes, Sabine‐Marie Castet, Johnny Mahlangu, Flora Peyvandi, Rashid Kazmi, Jean‐François Schved, Andrew D. Leavitt, Michael U. Callaghan, Brigitte Pan‐Petesch, Doris Quon, Jayson Andrews, Alex Trinh, Mingjin Li, Wing Yen Wong

Notice bibliographique

RevueHuman Gene Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensNovAtel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeroprevalenceMedicineSerotypeAntibodyImmunityTiterImmunologyInternal medicineVirologyImmune systemSerology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adeno-associated virus (AAV)-mediated gene therapy may provide durable protection from bleeding events and reduce treatment burden for people with hemophilia A (HA). However, pre-existing immunity against AAV may limit transduction efficiency and hence treatment success. Global data on the prevalence of AAV serotypes are limited. In this global, prospective, noninterventional study, we determined the prevalence of pre-existing immunity against AAV2, AAV5, AAV6, AAV8, and AAVrh10 among people ≥12 years of age with HA and residual FVIII levels ≤2 IU/dL. Antibodies against each serotype were detected using validated, electrochemiluminescent-based enzyme-linked immunosorbent assays. To evaluate changes in antibody titers over time, 20% of participants were retested at 3 and 6 months. In total, 546 participants with HA were enrolled at 19 sites in 9 countries. Mean (standard deviation) age at enrollment was 36.0 (14.87) years, including 12.5% younger than 18 years, and 20.0% 50 years of age and older. On day 1, global seroprevalence was 58.5% for AAV2, 34.8% for AAV5, 48.7% for AAV6, 45.6% for AAV8, and 46.0% for AAVrh10. Considerable geographic variability was observed in the prevalence of pre-existing antibodies against each serotype, but AAV5 consistently had the lowest seroprevalence across the countries studied. AAV5 seropositivity rates were 51.8% in South Africa ( n = 56), 46.2% in Russia ( n = 91), 40% in Italy ( n = 20), 37.2% in France ( n = 86), 26.8% in the United States ( n = 71), 26.9% in Brazil ( n = 26), 28.1% in Germany ( n = 89), 29.8% in Japan ( n = 84), and 5.9% in the United Kingdom ( n = 17). For all serotypes, seropositivity tended to increase with age. Serostatus and antibody titer were generally stable over the 6-month sampling period. As clinical trials of AAV-mediated gene therapies progress, data on the natural prevalence of antibodies against various AAV serotypes may become increasingly important.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
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

Citations111
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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