MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384131434 · doi:10.1186/s41231-023-00150-y

Feasibility of manufacture of chimeric antigen receptor-regulatory T cells from patients with end-stage renal disease

2023· article· en· W4384131434 sur OpenAlexfundno aff
Hervé Bastian, Nadia Lounnas-Mourey, Pierre Heimendinger, Benjamin Hsu, K. Schreeb, Claire Chapman, Emily J Culme-Seymour, Gillian Atkinson, Diego Cantarovich

Notice bibliographique

RevueTranslational Medicine Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaEtablissement Français du SangSangamo Therapeutics
Mots-clésTransplantationHuman leukocyte antigenChimeric antigen receptorPopulationMedicineEnd stage renal diseaseImmunologyCell therapyAntigenFOXP3Kidney transplantationT cellBiologyCellInternal medicineDiseaseImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Gene-modified cell therapy with regulatory T cells (Tregs) is a promising approach to prevent graft rejection and induce immunological tolerance in organ transplantation. We are developing a cell therapy comprising autologous naïve Tregs that are isolated from leukapheresate, transduced with lentiviral vector encoding a chimeric antigen receptor (CAR) recognising human leukocyte antigen class I molecule A*02 (HLA-A*02), and expanded ex vivo before cryopreservation as resultant drug product (TX200-TR101). In an ongoing first-in-human study (NCT04817774), kidney transplant recipients will receive a single infusion of TX200-TR101 2–3 months after transplantation. The phase 0 study described here evaluated the feasibility of manufacture of TX200-TR101 for the target population, i.e., end-stage renal disease (ESRD) necessitating kidney transplantation. Participants in this study did not receive an infusion of drug product. Methods Four patients with ESRD and HLA-A*02 negative typing underwent leukapheresis to collect starting material for manufacture of TX200-TR101. Manufacturing success criteria were predefined as a batch of CAR-Tregs with cell quantity in each batch ≥ 10 4 cells/kg body weight, cell viability ≥ 70%, transduction efficiency ≥ 20% and hypomethylation of the FoxP3 gene (Treg-specific demethylated region [TSDR]) ≥ 80%. Other manufacturing variables included Treg identity and maturation by phenotyping, residual bead count, vector copy number, endotoxin level, sterility, and presence of mycoplasma. The characteristics of leukapheresate starting material and drug product from patients with ESRD were compared with those from commercially purchased leukapheresate from 10 healthy donors. Results No safety issues were identified during leukapheresis collections. Batches of drug product were manufactured from all 4 patients with ESRD and met the predefined success criteria. There was some variability in leukapheresate starting material in terms of volume of apheresis and total leukocyte counts between patients with ESRD and healthy donors, but percentage differential white blood cell counts were comparable. The quality, quantity and functional activity of manufactured CAR-Tregs were similar between ESRD patients and healthy donors. CAR-Treg drug product from one patient with pre-existing lymphopenia had similar high quality but reduced cell quantity compared with batches from the other patients with ESRD, although yield was still above the predefined target minimum number of cells. Conclusions Manufacture of high-quality naïve CAR-Tregs from patients with ESRD is safe and feasible.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTranslational Medicine CommunicationsMême sujetCAR-T cell therapy researchTravaux en français237 207