HIV-Specific T Cells Generated from Naive T Cells Suppress HIV In Vitro and Recognize Wide Epitope Breadths
Notice bibliographique
Résumé
The Berlin Patient represents the first and only functional HIV cure achieved by hematopoietic stem cell transplant (HSCT). In subsequent efforts to replicate this result, HIV rebounded post-HSCT after withdrawal of antiretroviral therapy. Providing HIV-specific immunity through adoptive T cell therapy may prevent HIV rebound post-HSCT by eliminating newly infected cells before they can seed systemic infection. Adoptive T cell therapy has demonstrated success in boosting Epstein-Barr virus and cytomegalovirus-specific immunity post-HSCT, controlling viral reactivation. However, T cell immunotherapies to boost HIV-specific immunity have been limited by single-epitope specificity and minimal persistence or efficacy in vivo. To improve this strategy, we sought to generate allogeneic HIV-specific T cells from human leukocyte antigen (HLA)-A02+ HIV-negative adult or cord blood donors. We focused on HLA-A02+ donors due to well-characterized epitope restrictions observed in HIV+ populations. We show that multi-antigen HIV-specific T cells can be generated from naive T cells of both cord blood and adults using a reproducible good manufacturing practice (GMP)-grade protocol. This product lysed antigen-pulsed targets and suppressed active HIV in vitro. Interestingly, these cells displayed broad epitope recognition despite lacking recognition of the common HLA-A02-restricted HIV epitope Gag SL9. This first demonstration of functional multi-antigen HIV-specific T cells has implications for improving treatment of HIV through allogeneic HSCT. Patel et al. demonstrate the ability to generate HIV-specific T cells from HIV-seronegative adults and cord blood with a good-manufacturing-practice-compliant strategy. These immunotherapies are multi-antigen specific, display cytotoxicity, and suppress HIV in vitro, providing a promising platform for adoptive T cell therapy in a post-transplant setting.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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.
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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 ».