Preclinical Animal Models for Hemophilia Gene Therapy: Predictive Value and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Hemophilia A and B are excellent candidate disorders for the application of somatic cell gene therapy. One of the major advantages in the preclinical development of hemophilia gene therapy strategies has been the availability of several animal models for both hemophilia A and B. These models recapitulate many of the phenotypic aspects of human hemophilia and have proven to be very informative in exploring the efficacy and safety of gene therapy. Considerable progress has been made in the design of gene therapy protocols, and over the last 5 years it has been shown that long-term phenotypic correction, with sustained therapeutic levels of factor VIII (FVIII) and factor IX (FIX), can be attained in FVIII- and FIX-deficient mice and dogs using various viral vector-mediated gene therapy approaches. These animal models also have elucidated potential complications of gene therapy protocols, including acute vector-associated toxicities and the induction of neutralizing antibodies to the FVIII and FIX transgene products. Nevertheless, although the preclinical paradigm of hemophilic mouse followed by hemophilic dog studies has proven to be extremely helpful in evaluating the efficacy and safety of potential clinical gene therapy protocols, several limitations to these animal models still exist. This review presents a summary of the animal models available for hemophilia gene therapy, and highlights the various strengths and weaknesses of these models.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».