Optimization of human T cell activation and expansion protocols improves efficiency of genetic modification and overall cell yield
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer immunotherapy using CAR T-cells is a rapidly progressing field and manufacturing these cells is a complex process that requires multiple optimization steps. We have developed reagents for the isolation, activation and expansion of human T cells that will be available for clinical cell therapy manufacturing. Soluble ImmunoCult™ Human T Cell Activators induce T cell activation via cross-linking CD3 and co-stimulatory molecules on the surface of cells. Activated T cells then can be genetically modified and subsequently expanded in ImmunoCult™-XF, a serum- and xeno-free T cell expansion medium. Here, we present several optimization strategies with ImmunoCult™ products in order to obtain high transfection efficiency and maximum cell yield. By evaluating activation dynamics of T cells and determining the optimal transfection time points, the transfection efficiency can be substantially improved in both CRISPR/Cas9- and lentiviral-mediated gene-modification methods. Our study also suggests that maintaining T cells at lower cell density after the third day following activation greatly improves cell viability and cumulative cell growth, resulting in an >1000-fold expansion of total human T cells with >85% viability over 10–12 days of culture. Expanded T cells co-express CD45RO+CD62L+ with low expression of PD-1. As an example, we applied the workflow described here to generate TCRαβ KO T cells from healthy donors with up to 90% knockout efficiency. The purity of TCRαβ KO T cells can be further increased with the use of an EasySep™ Human TCRαβ depletion kit. Taken together, the processes outlined in this study can be easily and rapidly implemented to improve T cell manufacturing efficacy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».