CAR Tregs protect alloimmune islets against autoimmune destruction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Regulatory T cell (Treg) therapy is a promising approach to induce tolerance of transplanted tissues and/or self antigens that drive autoimmunity. Early clinical trials with polyclonal Tregs have proven feasible, safe and tolerable. The next wave of Treg therapies is genetically enhanced with antigen specificity. We have previously shown that Tregs engineered to express a chimeric antigen receptor specific for HLA-A2 (A2-CAR) delay rejection of HLA-A2+ grafts; however, it was unknown whether they would limit T cell responses targeting antigens other than HLA-A2 via bystander suppression. To investigate this possibility, we used a model of HLA-A2-mismatched islet transplantation and asked if A2-CAR Tregs could inhibit rejection mediated by diabetogenic T cells. HLA-A2+ islets (150–200) isolated from NOD-HLA-A2+ mice were transplanted into immunodeficient NSG mice. After 3.5 weeks, diabetogenic BDC2.5 CD4+ T cells were adoptively transferred with or without polyclonal or A2-CAR Tregs (1 CD4+:5 Tregs). Mice that received BDC2.5 CD4+ T cells without Tregs or polyclonal Tregs rapidly developed hyperglycemia. In contrast, mice that received A2-CAR Tregs were completely protected from hyperglycemia. Longitudinal monitoring of injected Tregs showed that A2-CAR Tregs were more numerous and activated relative to polyclonal Tregs. Removal of the HLA-A2+ islet graft from a protected A2-CAR Treg-treated mouse did not induce hyperglycemia, suggesting that the ability of BDC2.5 CD4+ T cells to mediate autoimmune attack of the endogenous (HLA-A2-) pancreas was suppressed. These data suggest that A2-CAR Tregs mediate bystander suppression in vivo and may have the ability to induce long-term tolerance to both allo- and autoantigens. Supported by a CIHR Canada Graduate Scholarship doctoral research award and a CIHR foundation grant (FDN-154304).
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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 | 0,000 | 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 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 ».