Preclinical evaluation of lentiviral gene therapy for adenosine deaminase 2 deficiency (DADA2): engraftment efficiency and biodistribution in humanised NBSGW mice
Notice bibliographique
Résumé
Adenosine deaminase type 2 deficiency (DADA2) is caused by bi-allelic loss-of-function mutations in ADA2. While anti-TNF therapy is effective for the autoinflamatory and vasculitic components of the disease it does not correct marrow failure or immunodeficiency. Allogeneic stem cell transplantation (HSCT) offers a potential cure but is limited by challenges such as graft-versus-host-disease and donor availability. We previously demonstrated that lentiviral-mediated ADA2 gene therapy could restore ADA2 enzyme activity in patient-derived cells, correct macrophage inflammatory activation and reduce endothelial activation in vitro. Here, we evaluated the biodistribution and engraftment potential of lentivirally transduced healthy donor and patient-derived haematopoietic stem cells (HSC) in vivo using a humanised NBSGW mouse model. Transduced healthy HSC retained multilineage differentiation and engraftment capacity, without functional impairment. PCR analysis confirmed the absence of viral integration in non-haematopoietic organs, and histology showed no abnormal tissue changes, underscoring the safety and precision of this approach. In DADA2 patient-derived HSC, ADA2 transduction restored protein expression and enzyme activity, supporting improved cellular function and enhanced engraftment potential. These findings provide a strong foundation for advancing ADA2 gene therapy as a therapeutic strategy for DADA2, bringing it closer to clinical application.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».