Generation of alloantigen-specific T regulatory cells via a chimeric antigen receptor targeting HLA-A2
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CD4+ T regulatory cells (Tregs) are of clinical interest due to their potent immunosuppressive activity in both transplantation and autoimmunity models. Clinical efficacy in humans has been limited by aspects of Treg biology, including the difficulty of isolating sufficient numbers for potency without sacrificing purity and thus function. Enriching for antigen-specific Tregs greatly increases potency, however, antigen-specific Tregs are extremely rare. The success of chimeric antigen receptor (CAR) technology in generating antigen-specific effector T cells suggested that a similar approach could be used to generate alloantigen-specific Tregs for use in transplantation. We generated a new CAR specific for HLA-A2 (A2-CAR) and tested its application in the generation of alloantigen-specific human Tregs. Naïve Tregs were sorted from human peripheral blood, activated, and transduced with A2-CAR lentivirus. Stimulation through the A2-CAR upregulated Treg activation markers and functional molecules, and resulted in proliferation. Importantly, in vitro studies showed that A2-CAR-expressing Tregs maintained their expected phenotype and suppressive function, before, during and after HLA-A2-mediated stimulation. In vivo, A2-CAR Tregs were superior to Tregs expressing an irrelevant CAR at preventing xenogeneic graft-versus-host disease caused by HLA-A2+ T cells. Together, these data suggest that alloantigen-specific Tregs generated by the introduction of an A2-CAR may be a potent and specific immunosuppressive treatment in transplantation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».