Engineered Tolerance: Tailoring Development, Function, and Antigen-Specificity of Regulatory T Cells
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory T cells (Tregs) are potent suppressors of immune responses and are currently being clinically tested for their potential to stop or control undesired immune responses in autoimmunity, hematopoietic stem cell transplantation and solid organ transplantation. Current clinical approaches aim to boost Tregs in vivo either by using Treg-promoting small molecules/proteins and/or by adoptive transfer of expanded Tregs. However, the applicability of Treg-based immunotherapies continues to be hindered by technical limitations related to cell isolation and expansion of a pure, well-characterized and targeted Treg product. Efforts to overcome these limitations and improve Treg-directed therapies are now under intense investigation in animal models and pre-clinical studies. Here we review cell and protein engineering-based approaches that aim to target different aspects of Treg biology including modulation of IL-2 signaling or FOXP3 expression, and targeted antigen-specificity using transgenic T cell receptors or chimeric antigen receptors. With the world-wide interest in engineered T cell therapy, these exciting new approaches have the potential to be rapidly implemented and developed into therapies that can effectively fine-tune immune tolerance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».