Optimization of T-cell Reactivity by Exploiting TCR Chain Centricity for the Purpose of Safe and Effective Antitumor TCR Gene Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Adoptive transfer of T cells redirected by a high-affinity antitumor T-cell receptor (TCR) is a promising treatment modality for cancer patients. Safety and efficacy depend on the selection of a TCR that induces minimal toxicity and elicits sufficient antitumor reactivity. Many, if not all, TCRs possess cross-reactivity to unrelated MHC molecules in addition to reactivity to target self-MHC/peptide complexes. Some TCRs display chain centricity, in which recognition of MHC/peptide complexes is dominated by one of the TCR hemi-chains. In this study, we comprehensively studied how TCR chain centricity affects reactivity to target self-MHC/peptide complexes and alloreactivity using the TCR, clone TAK1, which is specific for human leukocyte antigen-A*24:02/Wilms tumor 1(235-243) (A24/WT1(235)) and cross-reactive with B*57:01 (B57). The TAK1β, but not the TAK1α, hemi-chain possessed chain centricity. When paired with multiple clonotypic TCRα counter-chains encoding TRAV12-2, 20, 36, or 38-2, the de novo TAK1β-containing TCRs showed enhanced, weakened, or absent reactivity to A24/WT1(235) and/or to B57. T cells reconstituted with these TCRα genes along with TAK1β possessed a very broad range (>3 log orders) of functional and structural avidities. These results suggest that TCR chain centricity can be exploited to enhance desired antitumor TCR reactivity and eliminate unwanted TCR cross-reactivity. TCR reactivity to target MHC/peptide complexes and cross-reactivity to unrelated MHC molecules are not inextricably linked and are separable at the TCR sequence level. However, it is still mandatory to carefully monitor for possible harmful toxicities caused by adoptive transfer of T cells redirected by thymically unselected TCRs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».