Efficient and Robust NK-Cell Transduction With Baboon Envelope Pseudotyped Lentivector
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
NK-cell resistance to transduction is a major technical hurdle for developing NK-cell immunotherapy. By using Baboon envelope pseudotyped lentiviral vectors (BaEV-LVs) encoding eGFP, we obtained a transduction rate of 23.0±6.6% (mean±SD) in freshly-isolated human NK-cells (FI-NK) and 83.4±10.1% (mean±SD) in NK-cells obtained from the NK-cell Activation and Expansion System (NKAES), with a sustained transgene expression for at least 21 days. BaEV-LVs outperformed Vesicular Stomatitis Virus type-G (VSV-G)-, RD114- and Measles Virus (MV)- pseudotyped LVs (p<0.0001). mRNA expression of both BaEV receptors, ASCT1 and ASCT2, was detected in FI-NK and NKAES, with higher expression in NKAES. Transduction with BaEV-LVs encoding for CAR-CD22 resulted in robust CAR-expression on 38.3%±23.8% (mean±SD) of NKAES cells, leading to specific killing of NK-resistant pre-B-ALL-RS4;11 cell line. Using a larger vector encoding a dual CD19/CD22-CAR, we were able to transduce and re-expand dual-CAR-expressing NKAES, even with lower viral titer. These dual-CAR-NK efficiently killed both CD19KO- and CD22KO-RS4;11 cells. Our results suggest that BaEV-LVs may efficiently enable NK-cell biological studies and translation of NK-cell-based immunotherapy to the clinic.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 découle