Characterisation of gene-modified CD3-enhanced CD4+ T cells for cancer immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract TCR gene transfer is used to redirect the antigen specificity of T lymphocytes towards known tumour antigens. TCR gene therapies in murine studies have shown promising results. However, in the clinic they often generate sub-optimal responses, when compared to treatments with tumour infiltrating lymphocytes. Previous work to improve TCR gene therapy has demonstrated that transferring additional CD3 genes increases TCR expression of both endogenous and introduced TCR in CD4+ and CD8+ T cells. In vivo experiments demonstrated that CD8+ T cells, transduced with TCR and additional CD3 were more effective in tumour protection than T cells transduced with the TCR alone. Whilst, CD4+ T cells transduced with TCR and additional CD3 initially showed improved tumour protection, lethal toxicity, unrelated to tumour burden, was later observed. To investigate the effects of CD3 overexpression, CD3 genes only (no TCR genes) were transferred into purified CD4+ and CD8+ T cells. Following adoptive transfer, CD3-enhanced CD4+ T cells survived for longer and were recovered in higher percentages in spleen, lymph nodes, bone marrow and liver, compared to CD3-enhanced CD8+ T cells and mock transduced CD4+ T cells. The same trend was also seen in competition experiments where mice received a 1:1 ratio of CD3-enhanced CD4+ T cells and mock-transduced CD4+ T cells. Interestingly, this was observed despite a twofold downregulation of TCR levels in the CD3-enhanced CD4+ T cells, compared to their pre-transfer TCR levels. Current experiments are aimed at dissecting the mechanisms responsible for, and the physiological implications of the observed TCR downregulation.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».