Human A2-CAR T Cells Reject HLA-A2+ Human Islets Transplanted Into Mice Without Inducing Graft-versus-host Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 1 diabetes is an autoimmune disease characterized by T-cell-mediated destruction of pancreatic beta-cells. Islet transplantation is an effective therapy, but its success is limited by islet quality and availability along with the need for immunosuppression. New approaches include the use of stem cell-derived insulin-producing cells and immunomodulatory therapies, but a limitation is the paucity of reproducible animal models in which interactions between human immune cells and insulin-producing cells can be studied without the complication of xenogeneic graft-versus-host disease (xGVHD). METHODS: We expressed an HLA-A2-specific chimeric antigen receptor (A2-CAR) in human CD4 + and CD8 + T cells and tested their ability to reject HLA-A2 + islets transplanted under the kidney capsule or anterior chamber of the eye of immunodeficient mice. T-cell engraftment, islet function, and xGVHD were assessed longitudinally. RESULTS: The speed and consistency of A2-CAR T-cell-mediated islet rejection varied depending on the number of A2-CAR T cells and the absence/presence of coinjected peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). When <3 million A2-CAR T cells were injected, coinjection of PBMCs accelerated islet rejection but also induced xGVHD. In the absence of PBMCs, injection of 3 million A2-CAR T cells caused synchronous rejection of A2 + human islets within 1 wk and without xGVHD for 12 wk. CONCLUSIONS: Injection of A2-CAR T cells can be used to study rejection of human insulin-producing cells without the complication of xGVHD. The rapidity and synchrony of rejection will facilitate in vivo screening of new therapies designed to improve the success of islet-replacement therapies.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».