Enhancing the pro-inflammatory anti-cancer T cell response via biomanufactured, secretome-based, immunotherapeutics
Notice bibliographique
Résumé
T lymphocytes play a critical role in the pro-inflammatory anti-cancer response; hence, significant pharmacologic efforts have been made to enhance the endogenous T cell response. Unfortunately, significant toxicity arises consequent to pan T cell activation. In contrast, the less robust T cell alloresponse has also demonstrated an anti-cancer effect, but poses an inherent risk of GvHD. To overcome the GvHD risk, an acellular pro-inflammatory agent (IA1) has been biomanufactured from the secretome of the allorecognition response. To assess IA1’s immunomodulatory activity, T cell proliferation and differentiation were determined in vitro . The pro-inflammatory properties of the IA1 therapeutic were mediated by the miRNA-enriched fractions. Moreover, cross-species efficacy was observed consequent to the evolutionary conservation of miRNA. IA1 exerted no toxicity to resting PBMC but induced significant proliferation of resting CD3 + (CD4 + and CD8 + ) T cells and skewed the response towards a pro-inflammatory state ( i.e. , increased Teff:Treg ratio). Crucially, IA1-activated PBMC demonstrated a potent inhibition of cancer cell (HeLa and SH-4 melanoma) proliferation relative to the resting PBMC. The anti-proliferation effect of IA1-activated PBMC was noted within ˜12 h versus 4–5 days for resting cells. A second biomanufactured therapeutic (IA2; produced using HeLa cells) surprisingly demonstrated direct toxicity to cancer cells but was less effective than IA1 in inducing a cell-mediated response. This study demonstrates that miRNA-enriched therapeutics can be biomanufactured from the secretome and can induce a potent pro-inflammatory, anti-cancer, effect on resting lymphocytes.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».