T-cell Therapy Using a Bank of EBV-specific Cytotoxic T Cells
Notice bibliographique
Résumé
We report herein the results we obtained and the limitations we experienced during the production and use of a bank of Epstein-Barr virus (EBV)-transformed human cytotoxic T lymphocytes (EBV-CTLs). To assess the feasibility and toxicity of this strategy, we selected and stored, in liquid nitrogen, 4 billion EBV-CTLs from each of the 13 selected donors. Subsequently, in a multicenter phase I/II study, 11 patients with EBV-associated lymphoma resistant to conventional treatments received 1-3 doses of 5 million EBV-CTLs/kg with 1-3 and 0-4 compatibilities for human leukocyte antigen (HLA)-I and HLA-II, respectively. Except for one event of fever after injection, no immediate or delayed toxicity, no graft versus host disease, and no graft rejection attributable to CTL infusion were observed. Three patients presented complete remission and 1 partial remission after treatment. Considering the clinical options currently available, and the constrains associated with CTL preparation and implementation, we conclude that CTL banks should consist of a reasonably small number of cell lines with documented specificities. This objective could be more easily achieved if the few homozygous donors for the most frequent HLA alleles of the targeted population could be made available for such a project.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».