MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4220946387 · doi:10.21203/rs.3.rs-1466429/v1

Application of blood brain barrier models in pre-clinical assessment of glioblastoma- targeting CAR-T based immunotherapies

2022· preprint· en· W4220946387 sur OpenAlexaff
Anna Jezierski, Jez Huang, Betty Li, Claudie Charlebois, Tina Nguyen, Ziying Liu, Darin Bloemberg, Ahmed Zafer, Ewa Baumann, Caroline Sodja, Sonia Leclerc, Gwen Fewell, Qing Liu, Balabhaskar Prabhakarpandian, Scott McComb, Danica Stanimirovic

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtravasationChimeric antigen receptorCancer researchBlood–brain barrierImmunotherapyFlow cytometryViability assayCell therapyCytotoxicityMedicineCellImmunologyBiologyIn vitroStem cellCentral nervous systemImmune systemCell biologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Human blood brain barrier (BBB) models derived from induced pluripotent stem cell (iPSC) have become an important tool for discovery and preclinical evaluation of central nervous system (CNS) targeting cell and gene-based therapies. Chimeric antigen receptor (CAR)-T cell therapy is a revolutionary form of gene-modified cell-based immunotherapy with potential for targeting solid tumors, such as glioblastomas. Crossing the BBB is an important step in the systemic application of CART therapy for the treatment of glioblastomas and other CNS malignancies. In addition, even CART therapies targeting non-CNS antigens such as the well-known CD19-CART therapies, are known to trigger CNS side-effects including brain swelling due to BBB disruption. In this study, we used iPSC-derived brain endothelial-like cell (iBEC) transwell co-culture model to assess BBB extravasation of CART based immunotherapies targeting U87MG human glioblastoma (GBM) cells overexpressing the tumor-specific mutated protein EGFRvIII (U87vIII). Two types of anti-EGFRvIII targeting CART cells with varying tonic signaling profiles (CAR-F263 and CAR-F269) and control Mock T cells were applied on the luminal side of BBB model in vitro. CAR-F263 and CAR-F269 T cells triggered a decrease in transendothelial electrical resistance (TEER) and an increase in permeability. CART cell extravasation and U87vIII cytotoxicity were assessed from the abluminal compartment using flow cytometry and IncuCyte real-time viability imaging, respectively. A significant decrease in U87vIII cell viability was observed over 48 hrs, with the most robust cytotoxicity response observed for the constitutively activated CAR-F263. CAR-F269 T cells showed a similar cytotoxic profile but were both approximately 4-fold less efficient at killing the U87vIII cells compared to CAR-F263, despite similar transmigration rates. Visualization of CART cell extravasation across the BBB was further confirmed using iBEC-on-CHIP models. The described BBB assay was able to discriminate cytotoxic efficacies of the different EGFR-CARs and to provide a measure of potential alterations to BBB integrity. Collectively, we illustrate how BBB models in vitro can be a valuable tool in deciphering the mechanisms of CAR-T–induced BBB disruption, accompanying toxicity and effector function on post-barrier target cells.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,400 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Square→Même sujetCAR-T cell therapy research→Travaux en français237 207→