Restimulation After Cryopreservation and Thawing Preserves the Phenotype and Function of Expanded Baboon Regulatory T Cells
Notice bibliographique
Résumé
Background Regulatory T cells (Treg) are being explored for their tolerance-inducing capabilities. Freezing and banking Treg for future use makes this strategy more clinically applicable. We aimed to devise an improved method of expanding and cryopreserving Treg to maximize yield, purity, and function for use in xenotransplantation. Methods Baboon peripheral blood mononuclear cells were isolated from whole blood. CD4+/CD25hi cells were isolated by flow cytometric sorting and expanded for 26 days in culture with interleukin (IL)-2, anti-CD3 antibody, artificial antigen presenting cells transfected with human CD58, CD32, and CD80, and rapamycin with weekly restimulations. Expanded Treg were frozen for 2 months then thawed and cultured for 48 hours in medium plus (1) no additives, (2) IL-2, (3) anti-CD3 antibody, (4) IL-2 + anti-CD3 antibody, and (5) IL-2 + anti-CD3 antibody + L cells. Phenotype and suppression were assessed after expansion, immediately after thawing, and after culturing. Results We expanded purified baboon Treg more than 10,000-fold. Expanded Treg exhibited excellent suppression in functional assays. Cryopreservation decreased suppressive function without changing phenotype, but increasing amounts of reactivation after thawing produced significantly better viability and suppressive function with a trend toward greater Treg purity. Conclusions We produced numbers of expanded Tregs consistent with clinical use. In contrast to some previous reports, both Treg phenotype and suppressive function were preserved or even enhanced by increasing amounts of restimulation after thawing. Thus, banking of expanded recipient Tregs for in vivo infusion should be possible.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».