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Enregistrement W2886489059 · doi:10.1111/cei.13145

Infusion of<i>ex-vivo</i>expanded human TCR-αβ+ double-negative regulatory T cells delays onset of xenogeneic graft-<i>versus</i>-host disease

2018· article· en· W2886489059 sur OpenAlexafffund
Paulina Achita, Dzana Dervovic, Dalam Ly, J B Lee, T. Haug, Betty Joe, Naoto Hirano, L Zhang

Notice bibliographique

RevueClinical & Experimental Immunology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEx vivoIn vivoImmunologyT cellImmune systemT-cell receptorHumanized mouseRegulatory T cellGraft-versus-host diseaseBiologyMedicineCancer researchStem cellCell biologyIL-2 receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Despite the demonstration of potent immunosuppressive function of T cell receptor (TCR)-αβ+ double-negative regulatory T cells (DN Tregs), scarce numbers and lack of effective expansion method limit their clinical applications. Here we describe an approach that allows for ∼3500-fold ex-vivo expansion of human DN Tregs within 3 weeks with &amp;gt; 97% purity. Ex-vivo-expanded DN Tregs suppress proliferation of polyclonally stimulated autologous T and B cells in vitro through direct cell-to-cell contact. In vivo, we demonstrate for the first time that infusion of human DN Tregs delayed an onset of xenogeneic graft-versus-host disease (GVHD) significantly in a humanized mouse model. Furthermore, preincubation of ex-vivo-expanded DN Tregs with a mechanistic target of rapamycin (mTOR) inhibitor rapamycin enhanced their immune regulatory function further. Taken together, this study demonstrates that human DN Tregs can be expanded ex vivo to therapeutic numbers. The expanded DN Tregs can suppress proliferation of T and B cells and attenuate GVHD, highlighting the potential clinical use of DN Tregs to mitigate GVHD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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