Genetic Regulation of Fate Decisions in Therapeutic T Cells to Enhance Tumor Protection and Memory Formation
Notice bibliographique
Résumé
A key challenge in the field of T-cell immunotherapy for cancer is creating a suitable platform for promoting differentiation of effector cells while at the same time enabling self-renewal needed for long-term memory. Although transfer of less differentiated memory T cells increases efficacy through greater expansion and persistence in vivo, the capacity of such cells to sustain effector functions within immunosuppressive tumor microenvironments may still be limiting. We have therefore directly compared the impact of effector versus memory differentiation of therapeutic T cells in tumor-bearing mice by introducing molecular switches that regulate cell fate decisions via mTOR. Ectopic expression of RAS homolog enriched in brain (RHEB) increased mTORC1 signaling, promoted a switch to aerobic glycolysis, and increased expansion of effector T cells. By rapidly infiltrating tumors, RHEB-transduced T cells significantly reduced the emergence of immunoedited escape variants. In contrast, expression of proline-rich Akt substrate of 40 kDa (PRAS40) inhibited mTORC1, promoted quiescence, and blocked tumor infiltration. Fate mapping studies following transient expression of PRAS40 demonstrated that mTORC1(low) T cells made no contribution to initial tumor control but instead survived to become memory cells proficient in generating recall immunity. Our data support the design of translational strategies for generating heterogeneous T-cell immunity against cancer, with the appropriate balance between promoting effector differentiation and self-renewal. Unlike pharmacologic inhibitors, the genetic approach described here allows for upregulation as well as inhibition of the mTORC1 pathway and is highly selective for the therapeutic T cells without affecting systemic mTORC1 functions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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)
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 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 ».