A library-based screening method identifies neoantigen-reactive T cells in peripheral blood prior to relapse of ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Mutated cancer antigens, or neoantigens, represent compelling immunological targets and appear to underlie the success of several forms of immunotherapy. While there are anecdotal reports of neoantigen-specific T cells being present in the peripheral blood and/or tumors of cancer patients, effective adoptive cell therapy (ACT) against neoantigens will require reliable methods to isolate and expand rare, neoantigen-specific T cells from clinically available biospecimens, ideally prior to clinical relapse. Here, we addressed this need using “mini-lines”, large libraries of parallel T cell cultures, each originating from only 2,000 T cells. Using small quantities of peripheral blood from multiple time points in an ovarian cancer patient, we screened over 3.3 × 106 CD8+ T cells by ELISPOT for recognition of peptides corresponding to the full complement of somatic mutations (n = 37) from the patient's tumor. We identified ten T cell lines which collectively recognized peptides encoding five distinct mutations. Six of the ten T cell lines recognized a previously described neoantigen from this patient (HSDL1L25V), whereas the remaining four lines recognized peptides corresponding to four other mutations. Only the HSDL1L25V-specific T cell lines recognized autologous tumor. HSDL1L25V-specific T cells comprised at least three distinct clonotypes and could be identified and expanded from peripheral blood 3–9 months prior to the first tumor recurrence. These T cells became undetectable at later time points, underscoring the dynamic nature of the response. Thus, neoantigen-specific T cells can be expanded from small volumes of blood during tumor remission, making pre-emptive ACT a plausible clinical strategy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».