Phase I Study of Random Healthy Donor–Derived Allogeneic Natural Killer Cell Therapy in Patients with Malignant Lymphoma or Advanced Solid Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Natural killer (NK) cells with mismatched killer cell immunoglobulin-like receptor-ligand pairs have shown efficacy and been proven safe in treatment of cancer patients. Ex vivo-expanded and highly activated NK cells (MG4101) had been generated under good manufacturing practice conditions, which demonstrated potent anticancer activity in vitro and in vivo in preclinical studies. The current phase I clinical trial was designed to evaluate safety and possible clinical efficacy of repetitive administrations of MG4101 derived from random unrelated healthy donors into patients with malignant lymphoma or advanced, recurrent solid tumors. The maximum dose (3 × 10(7) cells/kg, triple infusion) was tolerable without significant adverse events. Of 17 evaluable patients, 8 patients (47.1%) showed stable disease and 9 (52.9%) showed progressive disease. We also evaluated the capacity of MG4101 to influence host immune responses. Administration of MG4101 augmented NKG2D expression on CD8(+) T cells and upregulated chemokines that recruit T cells. In contrast, administration of MG4101 reduced regulatory T cells and myeloid-derived suppressor cells and suppressed TGFβ production. In conclusion, administration of a large number of MG4101 cells was not only safe and feasible, but also exhibited efficacy in maintaining the effector arm of the host immune response.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».