Engineering therapeutic T cells to suppress alloimmune responses using TCRs, CARs, or BARs
Notice bibliographique
Résumé
Adoptive cell therapy with therapeutic T cells has become one of the most promising strategies to stimulate or suppress immune responses. Using virus-mediated genetic manipulation, the antigen specificity of T cells can now be precisely redirected. Tailored specificity has not only overcome technical limitations and safety concerns but also considerably broadened the spectrum of therapeutic applications. Different T cell-engineering strategies have now become available to suppress alloimmune responses. We first provide an overview of the allorecognition pathways and effector mechanisms that are responsible for alloimmune injuries in the setting of vascularized organ transplantation. We then discuss the potential to use different T cell-engineering approaches to suppress alloimmune responses. Specifically, expression of allospecific T cell receptors, single-chain chimeric antigen receptors, or antigen domains recognized by B cell receptors (B cell antibody receptors) in regulatory or cytotoxic T cells are considered. The ability of these strategies to control the direct or indirect pathways of allorecognition and the cellular or humoral alloimmune responses is discussed. An intimate understanding of the complex interplay that occurs between the engineered T cells and the alloimmune players is a necessary prerequisite for the design of safe and successful strategies for precise immunomodulation in transplantation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».