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Enregistrement W7132886204

Gene Immunotherapy Against Amyloid Pathology in a Mouse Model of Alzheimer’s Disease

2021· dissertation· W7132886204 sur OpenAlexaff
Zeinab Noroozian

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2021
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunotherapyMicrogliaAntibodyNeuriteDiseaseIn vitroGenetic enhancementIn vivoImmunogenicityImmune system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer’s disease is characterized by progressive accumulation of amyloid-beta peptides (Aβ) in the brain and severe cognitive decline. Several anti-Aβ immunotherapies failed to efficiently slow disease progression and improve cognition in clinical trials. The blood-brain barrier (BBB) limits the bioavailability of intravenously administered antibodies to the brain, potentially contributing to reduce efficacy. I hypothesized that engineering neurons to continuously produce anti-Aβ antibodies in the brain will increase therapeutic efficacy. To evaluate this hypothesis, I developed a gene immunotherapy approach; delivering adeno-associated virus 6 (AAV6) that encoded for a recombinant anti-Aβ single-chain variable fragment (rSol), AAV6-rSol, into the brain of TgCRND8 mice, a preclinical model of amyloidosis. rSol was derived from Solanezumab, a human antibody against soluble Aβ. I tested my hypothesis by completing three objectives. Firstly, I designed, constructed, and purified rSol, and then I confirmed its high affinity for soluble Aβ. Secondly, I engineered rSol under the control of synapsin promoter into an AAV6 and demonstrated that the expression of rSol was neuronal-specific in vitro and in vivo. In TgCRND8 mice, I found that rSol had prolonged neuronal expression for over 14 months, efficiently preventing Aβ deposition into Aβ plaques, reducing associated dystrophic neurites and decreasing the activation of astrocytes and microglia at 6-month post-intracranial delivery in neonates. Thirdly, I delivered AAV6-rSol into the brain of adult TgCRND8 mice non-invasively and evaluated the impact of this treatment on mice behaviour. Focused ultrasound (FUS), guided by magnetic resonance imaging (MRIgFUS) was used to temporarily increase the permeability of the BBB, allowing AAV6-rSol to reach the brain. No amelioration was detected in nest building activity and locomotion of TgCRND8 mice. Low gene delivery in these experiments likely contributed to the lack of robust effect on behaviour. I suggest that MRIgFUS-mediated gene delivery can be optimized using higher AAV dosage or more efficient serotypes such as AAV9, guided by the methodological protocol outlined in this thesis. In conclusion, I developed a neuronal gene immunotherapy with therapeutic efficacy against Aβ deposition. Combined with promising non-invasive gene delivery to the brain, gene immunotherapy could lead to clinical benefits in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2021
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