Progress in Pseudotyping Lentiviral Vectors Towards Cell-Specific Gene Delivery In Vivo
Notice bibliographique
Résumé
Lentiviral vectors (LVs) have become a fundamental tool in gene therapy due to their unique ability to transduce both dividing and non-dividing cells, transfer large genes of up to 10 kb, and facilitate stable, long-term expression of therapeutic genes into target cells. A key application of LVs is the ex vivo genetic modification of patient-derived cells, such as the production of CAR-T cells by transducing isolated T cells with LVs to express the CAR gene, enabling them to target and destroy cancer cells once infused back into the patient. However, these ex vivo gene therapy drugs are often dismally unaffordable due to the complex procedures involved, including cell isolation, genetic modification, and expansion, along with the significant risks associated with immune conditioning to ensure successful engraftment. To overcome these barriers, direct in vivo transgene delivery to physiologically relevant cells has been explored, bypassing the need for ex vivo manipulations and reducing costs. Yet, a major challenge in this approach is engineering LV cell tropism to ensure the precise targeting of specific cells while avoiding off-target effects. Recent advances in modifying LV surface proteins have shown promise, including the successful in vivo generation of CAR T cells and ensuing clinical trials. This review is aimed at providing an up-to-date account of the progress in engineering LV tropism, covering the utility of different heterologous viral envelopes and their engineering to achieve cell-type-specific delivery and host immune evasion, and highlighting the potential of in vivo gene therapy to improve the affordability and accessibility of life-saving treatments.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».