Characterization of residual microRNAs in AAV vector batches produced in HEK293 mammalian cells and Sf9 insect cells
Notice bibliographique
Résumé
. One critical quality attribute analyzed in AAV batches is the presence of residual DNA, as it could pose genotoxic risks or induce immune responses. Surprisingly, the presence of small cell-derived RNAs, such as microRNAs (miRNAs), has not been investigated previously. In this study, we examined the presence of miRNAs in purified AAV batches produced in mammalian or in insect cells. Our findings revealed that miRNAs were present in all batches, regardless of the production cell line or capsid serotype (2 and 8). Quantitative assays indicated that miRNAs were co-purified with the recombinant AAV particles in a proportion correlated with their abundance in the production cells. The level of residual miRNAs was reduced via an immunoaffinity chromatography purification process including a tangential flow filtration step or by RNase treatment, suggesting that most miRNA contaminants are likely non-encapsidated. In summary, we demonstrate, for the first time, that miRNAs are co-purified with AAV particles. Further investigations are required to determine whether these miRNAs could interfere with the safety or efficacy of AAV-mediated gene therapy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».