Generation of Dendritic Cells in a Closed System Using GMP Guidelines.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: The application of a dendritic cell (DC) based immunotherapy requires the ability to consistently produce a clinically acceptable product using Good Manufacturing Practice (GMP). We describe our experience using the Nexell SteriCell container to generate monocyte derived DC in a closed system using GMP guidelines. Design/Materials and Methods: Leukapheresis product was used as source material to first isolate monocytes by adherence to culture bag and then generate DC from monocytes using a serum free media containing GM-CSF and IL-4 and culturing for 7 days at 37°C /5% CO2. DC generation was characterized by phenotyping cultured cells for decreased expression of CD14 and increased appearance of CD80, CD86 and DR. In addition to phenotyping, cultures were tested pre and post culturing for viability and microbial contamination. Results: Cultured cells expressed a decreased expression of CD14 (mean % decrease 58.8 /range 11.2–94.9) and increased expression of CD 80/86 (mean fold increase 23.6X /range 5.7 – 36.2), and DR (mean fold increase 9.3X /range 3.2 – 16). All microbial cultures were negative and viability ranged from 54% to 90% post incubation. Conclusions: The Canadian Blood Services cell processing laboratory is a FACT (Foundation for the Accreditation of Cellular Therapy) accredited facility following GMP guidelines. The results obtained from our study demonstrate a system easily adaptable to larger scale production of DC for possible future immunotherapy clinical application.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».