Efficient and Robust NK-Cell Transduction With Baboon Envelope Pseudotyped Lentivector
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».