Nanoparticle-based modulation of CD4+ T cell effector and helper functions enhances adoptive immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Helper (CD4 + ) T cells perform direct therapeutic functions and augment responses of cells such as cytotoxic (CD8 + ) T cells against a wide variety of diseases and pathogens. Nevertheless, inefficient synthetic technologies for expansion of antigen-specific CD4 + T cells hinders consistency and scalability of CD4 + T cell-based therapies, and complicates mechanistic studies. Here we describe a nanoparticle platform for ex vivo CD4 + T cell culture that mimics antigen presenting cells (APC) through display of major histocompatibility class II (MHC II) molecules. When combined with soluble co-stimulation signals, MHC II artificial APCs (aAPCs) expand cognate murine CD4 + T cells, including rare endogenous subsets, to induce potent effector functions in vitro and in vivo. Moreover, MHC II aAPCs provide help signals that enhance antitumor function of aAPC-activated CD8 + T cells in a mouse tumor model. Lastly, human leukocyte antigen class II-based aAPCs expand rare subsets of functional, antigen-specific human CD4 + T cells. Overall, MHC II aAPCs provide a promising approach for harnessing targeted CD4 + T cell responses.
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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 | 0,000 |
| 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 ».