Designed ankyrin repeat proteins are effective targeting elements for chimeric antigen receptors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adoptive cell transfer of tumor-specific T lymphocytes (T cells) is proving to be an effective strategy for treating established tumors in cancer patients. One method of generating these cells is accomplished through engineering bulk T cell populations to express chimeric antigen receptors (CARs), which are specific for tumor antigens. Traditionally, these CARs are targeted against tumor antigens using single-chain antibodies (scFv). Here we describe the use of a designed ankyrin repeat protein (DARPin) as the tumor-antigen targeting domain. METHODS: We prepared second generation anti-HER2 CARs that were targeted to the tumor antigen by either a DARPin or scFv. The CARs were engineered into human and murine T cells. We then compared the ability of CARs to trigger cytokine production, degranulation and cytotoxicity. RESULTS: The DARPin CARs displayed reduced surface expression relative to scFv CARs in murine cells but both CARs were expressed equally well on human T cells, suggesting that there may be a processing issue with the murine variants. In both the murine and human systems, the DARPin CARs were found to be highly functional, triggering cytokine and cytotoxic responses that were similar to those triggered by the scFv CARs. CONCLUSIONS: These findings demonstrate the utility of DARPins as CAR-targeting agents and open up an avenue for the generation of CARs with novel antigen binding attributes.
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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 | 0,001 |
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 ».