CRISPR-mediated deletion of the Protein tyrosine phosphatase, non-receptor type 22 (PTPN22) improves human T cell function for adoptive T cell therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adoptive T cell transfer has improved the treatment of cancer patients. However, treatment of solid tumors is still challenging and new strategies that optimize T cell function and response duration in the tumor could be beneficial additions to cancer therapy. In this study, we deleted the intracellular phosphatase PTPN22 and the endogenous TCR α chain from human PBMC-derived T cells using CRISPR/Cas9 and transduced them with TCRs specific for a defined antigen. Deletion of PTPN22 in human T cells increased the secretion of IFNγ and GM-CSF in multiple donors. The cells retained a polyfunctional cytokine expression after re-stimulation and greater numbers of PTPN22 KO T cells expressed inflammatory cytokines compared to unmutated control cells. PTPN22 KO T cells seemed to be more polyfunctional at low antigen concentrations. Additionally, we were able to show that that PTPN22 KO T cells were more effective in controlling tumor cell growth. This suggests that they might be more functional within the suppressive tumor microenvironment thereby overcoming the limitations of immunotherapy for solid tumors.
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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) | 0,002 | 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 ».