Deep characterization of <i>in vitro</i> chronically stimulated T cells via single-cell multiomic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To generate enough cells for viable adoptive cell therapy, cells must be robustly stimulated, which raises the risk of inducing T-cell exhaustion and reducing therapeutic efficacy. To comprehensively characterize in vitro chronically expanded human T cells, we performed single-cell multiomic analysis using BD® AbSeq and BD Rhapsody™ Single-Cell Analysis system for simultaneous measurement of the expression of 38 proteins and 399 genes. Comprehensive immunophenotypic and transcriptomic analysis at day 0 enabled a refined characterization of T-cell maturational states. T-cell activation induced by anti-CD3/CD28 beads and recombinant human IL-2 led to downregulation of naïve-associated markers and upregulation of effector molecules, proliferation regulators, co-inhibitory and co-stimulatory receptors. Our deep kinetic analysis further revealed clusters of proteins and genes identifying unique states of activation defined by markers temporarily expressed upon 3 days of stimulation, markers constitutively expressed throughout chronic activation, and markers uniquely up-regulated upon 14 days of stimulation. These data indicate heterogeneity and plasticity of chronically stimulated T cells in response to different kinetics of activation. We demonstrate the power of a single-cell multiomic approach to comprehensively characterize T cells and to precisely monitor changes in differentiation, activation and exhaustion signatures in response to different activation protocols. For Research Use Only. Not for use in diagnostic or therapeutic procedures. BD, the BD Logo, and Rhapsody are trademarks of Becton, Dickinson and Company or its affiliates. © 2019 BD. All rights reserved.
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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 ».