Generation of β cell-specific human cytotoxic T cells by lentiviral transduction and their survival in immunodeficient human leucocyte antigen-transgenic mice
Notice bibliographique
Résumé
Several β cell antigens recognized by T cells in the non-obese diabetic (NOD) mouse model of type 1 diabetes (T1D) are also T cell targets in the human disease. While numerous antigen-specific therapies prevent diabetes in NOD mice, successful translation of rodent findings to patients has been difficult. A human leucocyte antigen (HLA)-transgenic mouse model incorporating human β cell-specific T cells might provide a better platform for evaluating antigen-specific therapies. The ability to study such T cells is limited by their low frequency in peripheral blood and the difficulty in obtaining islet-infiltrating T cells from patients. We have worked to overcome this limitation by using lentiviral transduction to 'reprogram' primary human CD8 T cells to express three T cell receptors (TCRs) specific for a peptide derived from the β cell antigen islet-specific glucose-6-phosphatase catalytic subunit-related protein (IGRP265-273 ) and recognized in the context of the human class I major histocompatibility complex (MHC) molecule HLA-A2. The TCRs bound peptide/MHC multimers with a range of avidities, but all bound with at least 10-fold lower avidity than the anti-viral TCR used for comparison. One exhibited antigenic recognition promiscuity. The β cell-specific human CD8 T cells generated by lentiviral transduction with one of the TCRs released interferon (IFN)-γ in response to antigen and exhibited cytotoxic activity against peptide-pulsed target cells. The cells engrafted in HLA-A2-transgenic NOD-scid IL2rγ(null) mice and could be detected in the blood, spleen and pancreas up to 5 weeks post-transfer, suggesting the utility of this approach for the evaluation of T cell-modulatory therapies for T1D and other T cell-mediated autoimmune diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».