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Enregistrement W2902951924 · doi:10.1101/478875

Microfluidic On-demand Engineering of Exosomes towards Cancer Immunotherapy

2018· preprint· en· W2902951924 sur OpenAlexfundno aff
Zheng Zhao, Jodi L. McGill, Mei He

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureNational Institutes of HealthNational Institute of General Medical SciencesMcGill UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésMicrovesiclesExosomeCancer immunotherapyAntigenImmune systemCell biologyT cellImmunotherapyAntigen presentationCD8BiologyChemistryImmunologyBiochemistrymicroRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular Vesicles (EVs), particularly exosomes (30-150 nm), are an emerging delivery system in mediating cellular communications, which have been observed for priming immune responses by presenting parent cell signaling proteins or tumor antigens to immune cells. Therefore, preparation of antigenic exosomes that can play therapeutic roles, particularly in cancer immunotherapy, is emerging. However, standard benchtop methods (e.g., ultracentrifugation and filtration) lack the ability to purify antigenic exosomes specifically among other microvesicle subtypes, due to the non-selective and time-consuming (>10 h) isolation protocols. Exosome engineering approaches, such as the transfection of parent cells, also suffer from poor yield, low purity, and time-consuming operations. In this paper, we introduce a streamlined microfluidic cell culture platform for integration of harvesting, antigenic modification, and photo-release of surface engineered exosomes in one workflow, which enables the production of intact, MHC peptide surface engineered exosomes for cytolysis activation. The PDMS microfluidic cell culture chip is simply cast from a 3D-printed mold. The proof-of-concept study demonstrated the enhanced ability of harvested exosomes in antigen presentation and T cell activation, by decorating melanoma tumor peptides on the exosome surface (e.g., gp-100, MART-1, MAGE-A3). Such surface engineered antigenic exosomes were harvested in real-time from the on-chip culture of leukocytes isolated from human blood, leading to much faster cellular uptake. The activation of gp100-specific CD8 T cells which were purified from the spleen of 2 Pmel1 transgenic mice was evaluated using surface engineered exosomes prepared from muring antigen presenting cells. Antigen-specific CD8 T cell proliferation was significantly induced by the engineered exosomes compared to native, non-engineered exosomes. This microfluidic platform serves as an automated and highly integrated cell culture device for rapid, and real-time production of therapeutic exosomes that could advance cancer immunotherapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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