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Enregistrement W4362541661 · doi:10.1158/1538-7445.am2023-1785

Abstract 1785: Multi-step engineering of gene-edited CAR T cells using RNA lipid nanoparticles

2023· article· en· W4362541661 sur OpenAlexaff
Samuel Clarke, R Geczy, A Balgi, Sejun Park, R Zhao, M Swaminathan, R. Tieu, Nguyền Vũ Hoàng, C Webb, E Watt, M Wong, Mami Fujisawa, Nikita Jain, Angela Zhang, A.M. Thomas

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensPrecision Nanosystems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD19Chimeric antigen receptorMolecular biologyTransfectionGene expressionBiologyCell biologyChemistryFlow cytometryT cellGeneImmune systemImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Autologous chimeric antigen receptor (CAR) T therapies utilize patient cells and can be limited by cell quality, and the high manufacturing burden of viral vectors. As such, there is a need for allogeneic, “off-the-shelf” CAR T cells to make these transformative treatments widely available. However, allogeneic therapies require multiple genetic engineering steps to express CAR and to delete proteins responsible for graft-versus-host disease. Messenger RNA (mRNA) is a promising approach for expression of therapeutic proteins and gene editing nucleases. In this work, we demonstrate a new method for multi-step engineering of gene-edited CAR T cells using RNA lipid nanoparticles (LNPs). LNPs encapsulating Spy-Cas9 mRNA, TCR and CD52 guide RNA (sgRNA), and CAR mRNA were produced using microfluidics. The CAR construct contained an anti-CD19 scFv binding domain and CD3ζ/4-1BB co-stimulatory domains. Microgram quantities of RNA LNPs were produced to optimize LNP packaging, cargo ratios, and sgRNA combinations. Lead candidates were scaled to milligrams. Purified human primary T cells were cultured, activated, and expanded in serum-free media in plates, flasks and bioreactors. CAR+, TCR− or CD52− cells were generated by addition of the corresponding LNP to activated cells. Cytotoxic killing was determined by co-culture assays with leukemia cells. Gene knockout, CAR expression, viability and cell killing were measured using flow-cytometry. CD19 CAR was selected as a relevant protein for expression, with TCR and CD52 proteins as gene knockout targets. Single-step addition of CAR LNPs to T cells resulted in transfection efficiencies of 95.0 ± 2.1% and high protein expression. Upon TCR or CD52 LNP addition to T cells, the onset of gene editing was within 48 hours, reaching single target knockout efficiencies of 92.3 ± 3.0% (TCR−), and double knockouts (TCR−/CD52−) of 74.5 ± 6.1%. Similar results were obtained when comparing different LNP batch sizes (microgram to milligram RNA) and cell culture vessels (125,000 to 45 million cells), demonstrating scalability of both the LNP production and cell treatment. Cell viabilities above 90% were maintained at all steps and for all RNA LNPs. Finally, as proof-of-concept for multi-step engineering, sequential addition of TCR LNPs and CAR LNPs resulted in simultaneous CAR expression and TCR gene knockout. These “off-the-shelf” gene-edited CAR T cells were functionally equivalent to non-edited cells in a B cell killing assay, efficiently clearing over 80% of leukemia target cells at a 1:1 ratio. Our findings demonstrate the advantages of LNPs for RNA delivery to T cells. The simple and gentle nature of LNP cell treatment allows for multiple genetic engineering steps for simultaneous expression and deletion of proteins. Furthermore, LNPs can be easily manufactured using microfluidics, enabling small-scale screening of RNA libraries and rapid scale-up of lead candidates for clinical translation. Citation Format: Samuel Clarke, R Geczy, A Balgi, S Park, R Zhao, M Swaminathan, R Tieu, N Hoang, C Webb, E Watt, M Wong, M Fujisawa, N Jain, Angela Zhang, Anitha Thomas. Multi-step engineering of gene-edited CAR T cells using RNA lipid nanoparticles [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 1785.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
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Résumé présentoui

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