A Cross-Reactive Small Protein Binding Domain Provides a Model to Study Off-Tumor CAR-T Cell Toxicity
Notice bibliographique
Résumé
Tumor-targeted chimeric antigen receptor (CAR)-engineered T lymphocytes (CAR-T cells) have demonstrated striking clinical success, but their use has been associated with a constellation of toxicities. A better understanding of the pathogenesis of these toxicities is required to improve the safety profile of CAR-T cells. Herein, we describe a xenograft model of off-tumor CAR-T cell-associated toxicity. Human CAR-T cells targeted against HER2 using a small-protein binding domain induced acute, dose-dependent toxicities in mice. The inclusion of a CD28 or 4-1BB co-stimulatory domain in the CAR was required to produce toxicity; however, co-stimulation through CD28 was most toxic on a per-cell basis. CAR-T cell activation in the lungs and heart was associated with a systemic cytokine storm. The severity of observed toxicities was dependent upon the peripheral blood mononuclear cell (PBMC) donor used as a T cell source and paralleled the CD4 + -to-CD8 + T cell ratio in the adoptive transfer product. CD4 + CAR-T cells were determined to be the primary contributors to CAR-T cell-associated toxicity. However, donor-specific differences persisted after infusion of a purified CD4 + CAR-T cell product, indicating a role for additional variables. This work highlights the contributions of CAR-T cell-intrinsic variables to the pathogenesis of off-tumor toxicity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».