MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4312079433 · doi:10.21203/rs.3.rs-2378631/v1

Harnessing CD3 diversity to optimise CAR T cells

2022· preprint· en· W4312079433 sur OpenAlexfundno aff
Susana Minguet, Rubí Velasco Cárdenas, Simon M. Brandl, Emilia Schlaak, Annabelle Buschky, Timo Peters, Fabian Beier, Bryan Serrels, Sanaz Taromi, Katrin Raute, Simon Hauri, Matthias Gstaiger, Silke Lassman, Johannes B. Huppa, Melanie Boerries, Geoffroy Andrieux, Bertram Bengsch, Wolfgang W. Schamel

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMcGill University
Mots-clésDiversity (politics)BusinessComputer scienceSociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Current FDA-approved CAR T cells harbour the TCR-derived ζ chain as intracellular activation domain. The contribution of the other chains of the TCR complex, namely CD3δ, CD3ε, and CD3γ in a CAR format remains unknown. Here, we have systematically engineered novel CD3-based CARs. Unexpectedly, CARs containing CD3δ, CD3ε or CD3γ cytoplasmic tails outperformed conventional ζ CAR T cells in vivo. Transcriptomic and proteomic analysis revealed differences in activation potential, metabolism and stimulation-induced T cell dysfunctionality that mechanistically explain the enhanced anti-tumour performance. Using these CARs as minimalistic and synthetic surrogate TCRs, we have identified the phosphatase SHP-1 as a new interaction partner of CD3δ that binds the CD3δ-ITAM upon phosphorylation of its C-terminal tyrosine. SHP-1 attenuates and restrains activation signals and might thus prevent exhaustion and dysfunction. These new insights into T cell activation could promote the rational redesign of synthetic antigen receptors to improve cancer immunotherapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Square→Même sujetCAR-T cell therapy research→Travaux en français237 207→