Minimum Information about T Regulatory Cells: A Step toward Reproducibility and Standardization
Notice bibliographique
Résumé
Cellular therapies with CD4+ T regulatory cells (Tregs) hold promise of efficacious treatment for the variety of autoimmune and allergic diseases as well as posttransplant complications. Nevertheless, current manufacturing of Tregs as a cellular medicinal product varies between different laboratories, which in turn hampers precise comparisons of the results between the studies performed. While the number of clinical trials testing Tregs is already substantial, it seems to be crucial to provide some standardized characteristics of Treg products in order to minimize the problem. We have previously developed reporting guidelines called minimum information about tolerogenic antigen-presenting cells, which allows the comparison between different preparations of tolerance-inducing antigen-presenting cells. Having this experience, here we describe another minimum information about Tregs (MITREG). It is important to note that MITREG does not dictate how investigators should generate or characterize Tregs, but it does require investigators to report their Treg data in a consistent and transparent manner. We hope this will, therefore, be a useful tool facilitating standardized reporting on the manufacturing of Tregs, either for research purposes or for clinical application. This way MITREG might also be an important step toward more standardized and reproducible testing of the Tregs preparations in clinical applications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».