Utilizing dual-specific CD4+ T cells in combination with oncolytic virotherapy for treatment of cancer (P2118)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Engineering T cell specificity to direct them against tumor cells utilizing chimeric antigen receptors (CARs) has emerged as an exciting technique for adoptive T cell therapy. The effectiveness of adoptive transfer therapies can be limited by a number of factors, including ability of T cells to engraft, the degree to which they infiltrate the tumor, and the immunosuppressive nature of the tumor. Oncolytic viruses (OVs) are capable of overcoming these limitations, and can serve as effective booster vaccines. In an effort to capitalize on these features, we have generated dual-specific T cells that bear TCRs specific for the OV, and CARs specific for the tumor. Using murine tumor models, we have observed significant boosting capacity of adoptively transferred dual-specific CD4+ or CD8+ T cells to tumor-bearing hosts in response to infusion with OV. Boosting with OV also dramatically influenced the distribution of the CAR-T cells, driving the cells to proliferate throughout the body. We now seek to examine the utility of dual-specific CD4+ T cells in adoptive transfer therapies. We have found that CAR-engineered CD4+ T cells are capable of mediating anti-tumor immunity, and are investigating the combination of these cells with OV to further enhance their anti-tumor efficacy. Given the promising clinical outcomes of both CAR T cells and OVs, we believe our combinatorial approach will provide a clinically feasable strategy to maximize the therapeutic potential of both therapies.
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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 ».