Allogeneic double-negative CAR-T cells inhibit tumor growth without off-tumor toxicities
Notice bibliographique
Résumé
The development of autologous chimeric antigen receptor T (CAR-T) cell therapies has revolutionized cancer treatment. Nevertheless, the delivery of CAR-T cell therapy faces challenges, including high costs, lengthy production times, and manufacturing failures. To overcome this, attempts have been made to develop allogeneic CAR-T cells using donor-derived conventional CD4 + or CD8 + T cells (T convs ), but severe graft-versus-host disease (GvHD) and host immune rejection have made this challenging. CD3 + CD4 − CD8 − double-negative T cells (DNTs) are a rare subset of mature T cells shown to fulfill the requirements of an off-the-shelf cellular therapy, including scalability, cryopreservability, donor-independent anticancer function, resistance to rejection, and no observed off-tumor toxicity including GvHD. To overcome the challenges faced with CAR-T convs , we evaluated the feasibility, safety, and efficacy of using healthy donor–derived allogeneic DNTs as a CAR-T cell therapy platform. We successfully transduced DNTs with a second-generation anti–CD19-CAR (CAR19) without hampering their endogenous characteristics or off-the-shelf properties. CAR19-DNTs induced antigen-specific cytotoxicity against B cell acute lymphoblastic leukemia (B-ALL). In addition, CAR19-DNTs showed effective infiltration and tumor control against lung cancer genetically modified to express CD19 in xenograft models. CAR19-DNT efficacy was comparable with that of CAR19-T convs . However, unlike CAR19-T convs , CAR19-DNTs did not cause alloreactivity or xenogeneic GvHD-related mortality in xenograft models. These studies demonstrate the potential of using allogeneic DNTs as a platform for CAR technology to provide a safe, effective, and patient-accessible CAR-T cell treatment option.
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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 ».