Quantitative TCR:pMHC Dissociation Rate Assessment by NTAmers Reveals Antimelanoma T Cell Repertoires Enriched for High Functional Competence
Notice bibliographique
Résumé
Experimental models demonstrated that therapeutic induction of CD8 T cell responses may offer protection against tumors or infectious diseases providing that T cells have sufficiently high TCR/CD8:pMHC avidity for efficient Ag recognition and consequently strong immune functions. However, comprehensive characterization of TCR/CD8:pMHC avidity in clinically relevant situations has remained elusive. In this study, using the novel NTA-His tag-containing multimer technology, we quantified the TCR:pMHC dissociation rates (koff) of tumor-specific vaccine-induced CD8 T cell clones (n = 139) derived from seven melanoma patients vaccinated with IFA, CpG, and the native/EAA or analog/ELA Melan-A(MART-1)(26-35) peptide, binding with low or high affinity to MHC, respectively. We observed substantial correlations between koff and Ca(2+) mobilization (p = 0.016) and target cell recognition (p < 0.0001), with the latter independently of the T cell differentiation state. Our strategy was successful in demonstrating that the type of peptide impacted on TCR/CD8:pMHC avidity, as tumor-reactive T cell clones derived from patients vaccinated with the low-affinity (native) peptide expressed slower koff rates than those derived from patients vaccinated with the high-affinity (analog) peptide (p < 0.0001). Furthermore, we observed that the low-affinity peptide promoted the selective differentiation of tumor-specific T cells bearing TCRs with high TCR/CD8:pMHC avidity (p < 0.0001). Altogether, TCR:pMHC interaction kinetics correlated strongly with T cell functions. Our study demonstrates the feasibility and usefulness of TCR/CD8:pMHC avidity assessment by NTA-His tag-containing multimers of naturally occurring polyclonal T cell responses, which represents a strong asset for the development of immunotherapy.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».