Eras of designer Tregs: Harnessing synthetic biology for immune suppression
Notice bibliographique
Résumé
regulatory T cells (Tregs) have been firmly established as a critical cell type for regulating immune homeostasis through a plethora of mechanisms. Due to their immunoregulatory power, delivery of polyclonal Tregs has been explored as a therapy to dampen inflammation in the settings of transplantation and autoimmunity. Evidence shows that Treg therapy is safe and well-tolerated, but efficacy remains undefined and could be limited by poor persistence in vivo and lack of antigen specificity. With the advent of new genetic engineering tools, it is now possible to create bespoke "designer" Tregs that not only overcome possible limitations of polyclonal Tregs but also introduce new features. Here, we review the development of designer Tregs through the perspective of three 'eras': (1) the era of FOXP3 engineering, in which breakthroughs in the biological understanding of this transcription factor enabled the conversion of conventional T cells to Tregs; (2) the antigen-specificity era, in which transgenic T-cell receptors and chimeric antigen receptors were introduced to create more potent and directed Treg therapies; and (3) the current era, which is harnessing advanced genome-editing techniques to introduce and refine existing and new engineering approaches. The year 2022 marked the entry of "designer" Tregs into the clinic, with exciting potential for application and efficacy in a wide variety of immune-mediated diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».