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Enregistrement W4368373774 · doi:10.1016/j.ymthe.2023.04.021

A chemically inducible IL-2 receptor signaling complex allows for effective in vitro and in vivo selection of engineered CD4+ T cells

2023· article· en· W4368373774 sur OpenAlexfundno aff
Peter J. Cook, Su Jung Yang, Gene Uenishi, Annaiz Grimm, Samuel E. West, Lijie Wang, Chester Jacobs, Andrea Repele, Travis Drow, Ahmad Boukhris, Noelle Dahl, Karen Sommer, Andrew M. Scharenberg, David J. Rawlings

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAkebia TherapeuticsCanadian Institute of Steel ConstructionChildren’s Hospital of Wisconsin Research InstituteSeattle Children's Research InstituteLeona M. and Harry B. Helmsley Charitable Trust
Mots-clésIn vivoCell biologyBiologyT-cell receptorFOXP3CD19Chimeric antigen receptorIn vitroT cellCancer researchImmunologyAntigenImmune systemGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineered T cells represent an emerging therapeutic modality. However, complex engineering strategies can present a challenge for enriching and expanding therapeutic cells at clinical scale. In addition, lack of in vivo cytokine support can lead to poor engraftment of transferred T cells, including regulatory T cells (Treg). Here, we establish a cell-intrinsic selection system that leverages the dependency of primary T cells on IL-2 signaling. FRB-IL2RB and FKBP-IL2RG fusion proteins were identified permitting selective expansion of primary CD4+ T cells in rapamycin supplemented medium. This chemically inducible signaling complex (CISC) was subsequently incorporated into HDR donor templates designed to drive expression of the Treg master regulator FOXP3. Following editing of CD4+ T cells, CISC+ engineered Treg (CISC EngTreg) were selectively expanded using rapamycin and maintained Treg activity. Following transfer into immunodeficient mice treated with rapamycin, CISC EngTreg exhibited sustained engraftment in the absence of IL-2. Furthermore, in vivo CISC engagement increased the therapeutic activity of CISC EngTreg. Finally, an editing strategy targeting the TRAC locus permitted generation and selective enrichment of CISC+ functional CD19-CAR-T cells. Together, CISC provides a robust platform to achieve both in vitro enrichment and in vivo engraftment and activation, features likely beneficial across multiple gene-edited T cell applications. Engineered T cells represent an emerging therapeutic modality. However, complex engineering strategies can present a challenge for enriching and expanding therapeutic cells at clinical scale. In addition, lack of in vivo cytokine support can lead to poor engraftment of transferred T cells, including regulatory T cells (Treg). Here, we establish a cell-intrinsic selection system that leverages the dependency of primary T cells on IL-2 signaling. FRB-IL2RB and FKBP-IL2RG fusion proteins were identified permitting selective expansion of primary CD4+ T cells in rapamycin supplemented medium. This chemically inducible signaling complex (CISC) was subsequently incorporated into HDR donor templates designed to drive expression of the Treg master regulator FOXP3. Following editing of CD4+ T cells, CISC+ engineered Treg (CISC EngTreg) were selectively expanded using rapamycin and maintained Treg activity. Following transfer into immunodeficient mice treated with rapamycin, CISC EngTreg exhibited sustained engraftment in the absence of IL-2. Furthermore, in vivo CISC engagement increased the therapeutic activity of CISC EngTreg. Finally, an editing strategy targeting the TRAC locus permitted generation and selective enrichment of CISC+ functional CD19-CAR-T cells. Together, CISC provides a robust platform to achieve both in vitro enrichment and in vivo engraftment and activation, features likely beneficial across multiple gene-edited T cell applications.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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