MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2980210272 · doi:10.1182/blood.v128.22.3382.3382

Intergraft Variability in Nonhematopoietic Immunoregulatory Cell Number and Expression of Immune Checkpoint Inhibitor Receptors and Ligands in Both Allo- and Autografts: Potential Target for Intervention

2016· article· en· W2980210272 sur OpenAlexaffabout
Qingdong Guan, Scott Gilpin, J. Ray Doerksen, Lauren Bath, T.S. Lam, Kristjan Paulson, Pascal Lambert, Yun Li, Donna A. Wall

Notice bibliographique

RevueBlood · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare ManitobaResearch Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmunologyStem cellMyeloidCD34Cancer researchFilgrastimCD14Immune systemBiologyInternal medicineChemotherapyGranulocyte colony-stimulating factorCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Intergraft variability in nonhematopoietic immunoregulatory cell number and expression of immune checkpoint inhibitor receptors and ligands in both allo- and autografts: potential target for intervention Qingdong Guan,1-3 Scott Gilpin,3 James Doerksen,3 Lauren Bath,3 Tracey Lam,3 Kristjan Paulson,4 Pascal Lambert,4 Yun Li,1,3 Donna A.Wall1-4 1, Department of Pediatrics and Child Health, 2, Immunology, University of Manitoba; 3, Manitoba Center for Advanced Cell and Tissue Therapy; 4, CancerCare Manitoba The number of CD34+ hematopoietic stem/progenitor cells (HSC) in HSC products is the main and often sole characterization of the graft used in HSCT. However CD34+ cells make up only 0.3-5% of the graft with the rest of the cells being lymphocytes and immature myeloid and granulocytic cells, including myeloid-derived suppressor cells (MDSC). We examined a cohort of HSC products collected from 2010-2014. Filgrastim and chemotherapy was used to mobilize 60 multiple myeloma and 34 lymphoma patients. Filgrastim-mobilized healthy donor products used in allografts (N=68) was a comparator. Aliquots stored in liquid nitrogen were analyzed for cell phenotype with a focus on immunoregulatory populations. We found CD33+CD15-CD14+HLA-DR-/low monocytic (M-MDSC) ranged from 0-59% in the infused graft. Similarly CD3+T lymphocyte ranged from 2-80% in the graft. There were 10-50 fold more M-MDSC than CD34+ cells with the infused M-MDSC cell dose ranging from 0-600×106/kg (Fig 1). Similarly CD3+T cell dose ranged from 4-670×106/kg (Fig1). M-MDSC were functional as they could suppress T cell proliferation and IFN-γ secretion, but promote regulatory T cell development in vitro. We examined receptor-ligand relations between M-MDSC and T cells and markers of T exhaustion. M-MDSC expressed variable PD-L1 (19.3±13.9% for MM, 10.4±4.4% for lymphoma and 7.0±4.8% for allografts), and CD86 (48.3±17.1% for MM, 59.9±15.4% for lymphoma and 57.8±17.0% for allografts), the ligands for PD-1 and CTLA-4, respectively. Blocking PD-L1-PD-1 signaling pathway using anti-PD-L1 or anti-PD1 partially reversed the suppressive functions of M-MDSC. Compared to allografts, CD4+T and CD8+T cells in the autografts showed poor proliferation, decreased the secretion of IFN-γ and/or granzyme B, and increased inhibitory receptors PD-1 and CTLA-4 on their surface - markers of T cell exhaustion. Levels of PD-L1 and CD86 on M-MDSC were correlated with expression of inhibitory receptors PD-1 and CTLA-4 on T cells, respectively. Taken together, our pilot data showed variable numbers of M-MDSC are infused with HSC grafts. These cells have strong immune regulatory function in vitro. T cells in autografts have high levels of T cell exhaustion markers and are less functional. It indicated immune function may be enhanced by interfering with PD1/PDL1 or CTLA-4. The numbers of M-MDSC and T cells are in the range of a cellular therapy product and may be targeted for enhance/inactivation pre- or peri-transplant immune function. Figure 1. The infusion cell dose of CD34+ stem cells, M-MDSC and CD3+T. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBloodMême sujetImmune cells in cancerTravaux en français237 207