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Enregistrement W4220860149 · doi:10.15252/emmm.202114297

Autologous, lentivirus‐modified, T‐rapa cell “micropharmacies” for lysosomal storage disorders

2022· article· en· W4220860149 sur OpenAlexaff
Murtaza S. Nagree, Tania C. Felizardo, Mary L. Faber, Jitka Rybová, C. Anthony Rupar, S.R. Foley, Maria Fuller, Daniel H. Fowler, Jeffrey A. Medin

Notice bibliographique

RevueEMBO Molecular Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensJuravinski HospitalWestern UniversityMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMidwest Athletes Against Childhood CancerHope Foundation
Mots-clésEx vivoLentivirusIn vivoImmunologyBiologyCancer researchMedicinePharmacologyBiotechnologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract T cells are the current choice for many cell therapy applications. They are relatively easy to access, expand in culture, and genetically modify. Rapamycin‐conditioning ex vivo reprograms T cells, increasing their memory properties and capacity for survival, while reducing inflammatory potential and the amount of preparative conditioning required for engraftment. Rapamycin‐conditioned T cells have been tested in patients and deemed to be safe to administer in numerous settings, with reduced occurrence of infusion‐related adverse events. We demonstrate that ex vivo lentivirus‐modified, rapamycin‐conditioned CD4 + T cells can also act as next‐generation cellular delivery vehicles—that is, “micropharmacies”—to disseminate corrective enzymes for multiple lysosomal storage disorders. We evaluated the therapeutic potential of this treatment platform for Fabry, Gaucher, Farber, and Pompe diseases in vitro and in vivo . For example, such micropharmacies expressing α‐galactosidase A for treatment of Fabry disease were transplanted in mice where they provided functional enzyme in key affected tissues such as kidney and heart, facilitating clearance of pathogenic substrate after a single administration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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