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Enregistrement W4306179806 · doi:10.1038/s41467-022-33597-y

Nanoparticle-based modulation of CD4+ T cell effector and helper functions enhances adoptive immunotherapy

2022· article· en· W4306179806 sur OpenAlexfundno aff
Ariel Isser, Aliyah B. Silver, Hawley C. Pruitt, Michal Mass, Emma H. Elias, Gohta Aihara, Si-Sim Kang, Niklas Bachmann, Yingyu Chen, Elissa K. Leonard, Joan Glick Bieler, Worarat Chaisawangwong, Joseph Choy, Sydney R. Shannon, Sharon Gerecht, Jeffrey S. Weber, Jamie B. Spangler, Jonathan P. Schneck

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBloomberg~Kimmel Institute for Cancer Immunotherapy, Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center, Johns Hopkins UniversityNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthDepartment of Pathology, Johns Hopkins UniversityNewfoundland and LabradorNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringSidney Kimmel Comprehensive Cancer CenterEmerson CollectiveMaryland Stem Cell Research FundJohns Hopkins UniversityU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthNational Science FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésCytotoxic T cellBiologyCell biologyAntigen-presenting cellCD8Major histocompatibility complexT cellStreptamerImmunotherapyAntigenImmunologyEffectorMHC class IICancer researchImmune systemIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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