Generation of large numbers of functional NK cells without feeders or serum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural killer (NK) cells are innate lymphocytes that modulate immune responses by secreting proinflammatory cytokines, and provide antitumor and antivirus activity. The ability to generate therapeutically relevant numbers of functional NK cells is critical for the development of advanced cellular immunotherapies. We have developed a streamlined culture workflow that enables expansion of functional NK cells without using either feeder cells or serum. Fresh human NK cells were isolated from peripheral blood using EasySep™, then cultured in ImmunoCult™ NK Cell Expansion Medium in plates coated with ImmunoCult™ NK Cell Expansion Coating Material. NK cells were fed, harvested, and replated on days 7 and 10 – 11 prior to phenotyping and functional assessment on day 14. The average frequency of CD56+ CD3− NK cells was 88% (range 75 – 96%, n=34), 74% (range 49 – 92%) of which expressed CD16, with an average expansion of 88 fold (range 3 – 454). Expanded NK cells were stimulated with phorbol 12-myristate 13-acetate (PMA) and ionomycin, or co-cultured with K562 cells. As detected by intracellular flow cytometry, the average frequency of interferon-γ+ among NK cells was 68% (range 41 – 90%, n=7) and 43% (range 12 – 55%) when stimulated by PMA/ionomycin or K562 cells, respectively. Similarly, the frequency of degranulated NK cells (CD107a+) was 81% (range 35 – 97%, n=7) and 64% (range 35 – 97%), respectively. The ability of expanded NK cells to kill target K562 cells was visualized by activated caspase in co-cultures with labeled K562 cells using the Incucyte® imaging system. At an effector:target ratio of 1:1, an average of 50% of K562 cells were killed (range 45 – 56, n=3). These results show large numbers of functional NK cells can be generated.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».