Improvement of Gene Delivery by Minimal Bacteriophage Particles
Notice bibliographique
Résumé
Direct delivery of therapeutic genes is a promising approach for treating cancers and other diseases. The current human viral vectors, however, suffer from several drawbacks, including poor cell-type specificity and difficult large-scale production. The M13 phage provides an alternative vehicle for gene therapy with engineerable specificity, but the low transduction efficiency seriously limits its translational application. In this work, we discovered important factors of cells and phages that greatly influence the phage transduction. The up-regulation of PrimPol or the down-regulation of DMBT1 in cells significantly enhanced the phage transduction efficiency. Furthermore, we found that the phage transduction efficiency was inversely correlated with the phage size. By carefully reconstructing the phage origin with the gene of interest, we designed “TransPhage” with a minimal length and maximal transduction efficiency. We showed that TransPhage successfully transduced the human cells with an excellent efficiency (up to 95%) comparable to or superior to that of the adeno-associated virus vectors. Moreover, we showed that TransPhage’s tropism was specific to the cells that overexpress the target antigen, whereas adeno-associated viruses (AAVs) promiscuously infected many cell types. Using TransPhage as a gene therapy vehicle, we invented an NK-cell-mediated immunotherapy in which a membrane-bound fragment crystallizable region was introduced to cancer cells. We showed in vitro that the cancer cells expressing the membrane-bound fragment crystallizable (Fc) were effectively killed by CD16+ NK cells through an antibody-dependent cell-mediated cytotoxicity (ADCC)-like mechanism. In the xenograft mouse model, the administration of TransPhage carrying the membrane-bound Fc gene greatly suppressed tumor growth.
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 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 ».