Concurrent transposon engineering and CRISPR/Cas9 genome editing of primary CLL-1 chimeric antigen receptor–natural killer cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Natural killer (NK) cell genome editing promises to enhance the innate and alloreactive anti-tumor potential of NK cell adoptive transfer. DNA transposons are versatile non-viral gene vectors now being adapted to primary NK cells, representing important tools for research and clinical product development. AIMS AND METHODS: We set out to generate donor-derived, primary chimeric antigen receptor (CAR)-NK cells by combining the TcBuster transposon system with Epstein-Barr virus-transformed lymphoblastoid feeder cell-mediated activation and expansion. RESULTS: This approach allowed for clinically relevant NK-cell expansion capability and CAR expression, which was further enhanced by immunomagnetic selection based on binding to the CAR target protein.The resulting CAR-NK cells targeting the myeloid associated antigen CLL-1 efficiently targeted CLL-1-positive AML cell lines and primary AML populations, including a population enriched for leukemia stem cells. Subsequently, concurrent delivery of CRISPR/Cas9 cargo was applied to knockout the NK cell cytokine checkpoint cytokine-inducible SH2-containing protein (CIS, product of the CISH gene), resulting in enhanced cytotoxicity and an altered NK cell phenotype. CONCLUSIONS: This report contributes a promising application of transposon engineering to donor-derived NK cells and emphasizes the importance of feeder mediated NK cell activation and expansion to current protocols.
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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 ».