Optimization of a T cells education protocol to treat hematological cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Allogeneic hematopoietic stem cell transplantation is the sole curative treatment for patients with high-risk hematological cancers. Most of its activity relies on the ability of engrafted T cells to recognize minor histocompatibility antigens (MiHAs) expressed on malignant cells resulting in their elimination. However, donor lymphocytes can also recognize MiHAs expressed on non-hematopoietic cells leading to graft-versus-host disease. Hence, the expansion of T lymphocytes displaying potent cytotoxic activity toward MiHA(s) preferentially expressed on leukemic cells would be greatly beneficial for engrafted patients. Using a proteo-genomic approach, novel MiHAs that are predominantly expressed on hematopoietic cells have been identified. We previously showed that these novel MiHAs can be exploited for ex vivo expansion of the antigen specific T cells. However, the frequencies of these MiHA specific T cells are extremely low. Thus it is challenging to generate an optimal ex vivo expansion of antigen specific T cells to a single MiHA. In this context, we aim to improve this complex manufacturing process by using simultaneously multiple MiHAs to enhance the probability of obtaining response to at least one MiHA. This approach allowed us to expand T cells populations with distinct MiHAs specificities. Further, upon restimulation, MiHA specific T cells express high levels of inflammatory cytokines Interferon-γ and Tumor Necrosis Factor-α thus suggesting their functionality. In conclusion, multipeptide T cell stimulation allows for simultaneous expansion of functional T cells specific for several MiHA. This could be translated in improved therapeutical approach reducing the probability of immune escape of malignant cells.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».