A rational mouse model to detect on-target, off-tumor CAR T cell toxicity
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
Off-tumor targeting of human antigens is difficult to predict in preclinical animal studies and can lead to serious adverse effects in patients. To address this, we developed a mouse model with stable and tunable human Her2 (hHer2) expression on normal hepatic tissue and compared toxicity between affinity-tuned Her2 chimeric antigen receptor T cells (CARTs). In mice with hHer2-high livers, both the high-affinity (HA) and low-affinity (LA) CARTs caused lethal liver damage due to immunotoxicity. In mice with hHer2-low livers, LA-CARTs exhibited less liver damage and lower systemic levels of IFN-γ than HA-CARTs. We then compared affinity-tuned CARTs for their ability to control a hHer2-positive tumor xenograft in our model. Surprisingly, the LA-CARTs outperformed the HA-CARTs with superior antitumor efficacy in vivo. We hypothesized that this was due, in part, to T cell trafficking differences between LA and HA-CARTs and found that the LA-CARTs migrated out of the liver and infiltrated the tumor sooner than the HA-CARTs. These findings highlight the importance of T cell targeting in reducing toxicity of normal tissue and also in preventing off-tumor sequestration of CARTs, which reduces their therapeutic potency. Our model may be useful to evaluate various CARTs that have conditional expression of more than 1 single-chain variable fragment (scFv).
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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) | 0,002 | 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 découle