T-cell receptor affinity and avidity defines antitumor response and autoimmunity in T-cell immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
T cells expressing antigen-specific T-cell receptors (TCRs) can mediate effective tumor regression, but they often also are accompanied by autoimmune responses. To determine the TCR affinity threshold defining the optimal balance between effective antitumor activity and autoimmunity in vivo, we used a unique self-antigen system comprising seven human melanoma gp100(209-217)-specific TCRs spanning physiological affinities (1-100 μM). We found that in vitro and in vivo T-cell responses are determined by TCR affinity, except in one case that was compensated by substantial CD8 involvement. Strikingly, we found that T-cell antitumor activity and autoimmunity are closely coupled but plateau at a defined TCR affinity of 10 µM, likely due to diminished contribution of TCR affinity to avidity above the threshold. Together, these results suggest that a relatively low-affinity threshold is necessary for the immune system to avoid self-damage, given the close relationship between antitumor activity and autoimmunity. The low threshold, in turn, indicates that adoptive T-cell therapy treatment strategies using in vitro-generated high-affinity TCRs do not necessarily improve efficacy.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».