Abstract 1128: Lineage tracing of CAR T cells in patients with B cell malignancies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Autologous T cells genetically engineered to express a chimeric antigen receptor (CAR) targeting CD19 and/or CD22 have achieved high complete response rates in patients with hematologic malignancies, but >50% of patients progress following therapy. Here, we sought to understand key T cell intrinsic factors impacting efficacy: CAR T cell expansion, persistence, and homing to the tumor. Using an endogenous T cell receptor (TCR) sequence as a ‘barcode’, we followed individual T cell clonotypes at the single-cell level from pre-manufacture apheresis and infusion products to tumor-involved lymph node and blood at peak and late expansion in 22 adult patients with relapsed or refractory large B cell lymphoma (LBCL) or acute lymphoblastic leukemia (ALL) treated with axicabtagene ciloleucel, an FDA-approved CD19-CAR T cell immunotherapy, or bispecific CD19/CD22 CAR T cells on an investigator-initiated trial (NCT03233854). The resulting CAR T cell atlas comprises matched transcriptome (scRNA-seq) and surface protein expression (CITE-seq) for 846,344 cells from 97 samples, with 215,045 unique TCR clonotypes identified, including 8,747 clonotypes that could be traced across 2+ timepoints in CAR mRNA+ cells. This atlas enabled us to ask: “What were the phenotypes of ‘successful’ CAR T cell clonotypes with optimal homing, expansion, and persistence properties at the time of infusion or pre-manufacture apheresis?” We found that successful T cell clonotypes at apheresis had juvenile features, including IL7R expression. Conversely, successful clonotypes in the infusion product had elevated interferon pathway activity and effector signatures, including GZMB expression. Further, we built a cell-cell interactome using all live cells from on-treatment biopsies and identified a set of 149 specific ligand-receptor pairs significantly enriched in patients who progressed. Finally, we defined dynamics of TCR clonotypes with predicted specificities for viral and self-antigens. These analyses pinpoint the identities of source T cells and infusion CAR T cells with properties impacting efficacy, and also identify ligand-receptor pairs that could be modulated to enhance CAR T cell response in the tumor at the genetic or pharmacological level. This work was supported in part by the Parker Institute for Cancer Immunotherapy, California Institute for Regenerative Medicine, Kite Pharma, and Stanford Cancer Institute. Citation Format: Zinaida Good, Mark P. Hamilton, Jay Y. Spiegel, Sreevidya Kurra, Moksha H. Desai, Snehit Prabhu, Shin-Heng Chiou, Christine Y. Yeh, Yiyun Chen, Eric Yang, Michael G. Ozawa, Fang Wu, Matthew J. Frank, Lori Muffly, Gursharan K. Claire, Juliana Craig, Maria I. Iglesias, Sushma Bharadwaj, Katherine A. Kong, Dhananjay Wagh, John Coller, Mark M. Davis, Sylvia K. Plevritis, Bita Sahaf, David B. Miklos, Crystal L. Mackall. Lineage tracing of CAR T cells in patients with B cell malignancies [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 1128.
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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) | 0,002 | 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 ».