Alloantigen-specific regulatory T cells generated with a chimeric antigen receptor
Notice bibliographique
Résumé
Adoptive immunotherapy with regulatory T cells (Tregs) is a promising treatment for allograft rejection and graft-versus-host disease (GVHD). Emerging data indicate that, compared with polyclonal Tregs, disease-relevant antigen-specific Tregs may have numerous advantages, such as a need for fewer cells and reduced risk of nonspecific immune suppression. Current methods to generate alloantigen-specific Tregs rely on expansion with allogeneic antigen-presenting cells, which requires access to donor and recipient cells and multiple MHC mismatches. The successful use of chimeric antigen receptors (CARs) for the generation of antigen-specific effector T cells suggests that a similar approach could be used to generate alloantigen-specific Tregs. Here, we have described the creation of an HLA-A2-specific CAR (A2-CAR) and its application in the generation of alloantigen-specific human Tregs. In vitro, A2-CAR-expressing Tregs maintained their expected phenotype and suppressive function before, during, and after A2-CAR-mediated stimulation. In mouse models, human A2-CAR-expressing Tregs were superior to Tregs expressing an irrelevant CAR at preventing xenogeneic GVHD caused by HLA-A2+ T cells. Together, our results demonstrate that use of CAR technology to generate potent, functional, and stable alloantigen-specific human Tregs markedly enhances their therapeutic potential in transplantation and sets the stage for using this approach for making antigen-specific Tregs for therapy of multiple diseases.
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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 ».