How do we manufacture clinical‐grade interleukin‐15–stimulated natural killer cell products for cancer treatment?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer immunotherapy involving natural killer (NK) cells has gained interest. Here we report two methods to obtain interleukin (IL)-15-activated NK cells for clinical use. STUDY DESIGN AND METHODS: IL-15-activated NK cell products were obtained after 1) enrichment from healthy haploidentical donors' peripheral blood mononuclear cells (PBMNCs) collected by nonmobilized apheresis by a two-step magnetic procedure, depletion of CD3+ cells followed by selection of CD56+ cells and ex vivo overnight stimulation with IL-15 (NKIL15); and 2) expansion using the K562-mb15-41BBL cell line (NKAE), from autologous PBMNCs from patients with multiple myeloma or expansion from healthy haploidentical PBMNCs obtained from whole blood using the same previous cell line. We analyzed the NK cell recovery and expansion, T cell depletion, phenotype, cytotoxicity, safety, and genomic stability of two good manufacturing practices (GMP)-grade IL-15-activated NK cell products. RESULTS: The number of NK cells obtained from NKIL15 cell and NKAE cell products was similar; however, there were significantly fewer T cells in the NKIL15 cell product. The haploidentical NKAE cell product contained more T cells than the autologous NKAE cell product. The surface expression of the activating receptors CD69, CD25, natural killer group-2 member D receptor, NKp44, NKp46, NKp30, and DNA accessory molecule 1 was up regulated in both NK cell products. NKIL15 cell and NKAE cell products had significantly higher lytic activity than unstimulated NK cells and showed no lytic activity against PBMNCs from healthy donors. No genetic alterations or potential oncogenic effects were found. CONCLUSION: Different GMP-grade procedures can be used to obtain large numbers of highly IL-15-activated NK cells with extremely low T cell content for clinical use.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».