CD38 knockout natural killer cells expressing an affinity optimized CD38 chimeric antigen receptor successfully target acute myeloid leukemia with reduced effector cell fratricide
Notice bibliographique
Résumé
There is a strong biological rationale for the augmentation of allogeneic natural killer (NK) cell therapies with a chimeric antigen receptor (CAR) to enhance acute myeloid leukemia (AML) targeting. CD38 is an established immunotherapeutic target in multiple myeloma and under investigation as a target antigen in AML. CD38 expression on NK cells and its further induction during ex vivo NK cell expansion represents a barrier to the development of a CD38 CAR-NK cell therapy. We set out to develop a CD38 CAR-NK cell therapy for AML, first by using an NK cell line which has low baseline CD38 expression and subsequently healthy donor expanded NK cells. To overcome anticipated fratricide due to NK cell CD38 expression when using primary expanded NK cells, we applied CRISPR/Cas9 genome editing to disrupt the CD38 gene during expansion achieving a mean knockdown efficiency of 84%. The resulting CD38 KD expanded NK cells, after expression of an affinity optimized CD38 CAR, showed reduced NK cell fratricide and an enhanced ability to target primary AML blasts. Furthermore, the cytotoxic potential of CD38 CAR-NK cells was augmented by pre-treatment of the AML cells with all-trans retinoic acid which drove enhanced CD38 expression offering a rational combination therapy. These findings support the further investigation of CD38 KD - CD38 CAR-NK cells as a viable immunotherapeutic approach to the treatment of AML.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».