Molecular Recalibration of PD-1+ Antigen-Specific T Cells from Blood and Liver
Notice bibliographique
Résumé
Checkpoint inhibitors and adoptive cell therapy provide promising options for treating solid cancers such as HBV-related HCC, but they have limitations. We tested the potential to combine advantages of each approach, genetically reprogramming T cells specific for viral tumor antigens to overcome exhaustion by down-modulating the co-inhibitory receptor PD-1. We developed a novel lentiviral transduction protocol to achieve preferential targeting of endogenous or TCR-redirected, antigen-specific CD8 T cells for shRNA knockdown of PD-1 and tested functional consequences for antitumor immunity. Antigen-specific and intrahepatic CD8 T cells transduced with lentiviral (LV)-shPD-1 consistently had a marked reduction in PD-1 compared to those transduced with a control lentiviral vector. PD-1 knockdown of human T cells rescued antitumor effector function and promoted killing of hepatoma cells in a 3D microdevice recapitulating the pro-inflammatory PD-L1 hi liver microenvironment. However, upon repetitive stimulation, PD-1 knockdown drove T cell senescence and induction of other co-inhibitory pathways. We provide the proof of principle that T cells with endogenous or genetically engineered specificity for HBV-associated HCC viral antigens can be targeted for functional genetic editing. We show that PD-1 knockdown enhances immediate tumor killing but is limited by compensatory engagement of alternative co-inhibitory and senescence program upon repetitive stimulation.
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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 ».