Abstract A041: Rejuvenation: Innovative technology to improve T-cell antitumor properties through partial reprogramming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The T-cell identity and age determine function and fitness over a T-cell’s lifespan. This is particularly relevant when T cells are derived from patients with chronic viral infection or cancer. It is well known that increased T-cell age and differentiation and increased effector and exhausted phenotypes are associated with reduced anti-tumor efficacy and the need for higher infusion T-cell numbers for the treatment of hematological or solid tumors during adoptive cell therapies (ACT) (Kishton 2022). In an effort to overcome these barriers, methods to de-differentiate T cells into induced pluripotent stem cells (iPSCs) that return to embryonic immaturity, but lose their functional identity, have been extensively explored in the past years. Early work revealed several challenges to re-differentiate iPSCs into T cells with the desired functional phenotype, requiring a complex and time-consuming process. Here, we bring our novel strategy that counters the impact of aging on T-cell function through cellular rejuvenation without de-differentiating to iPSCs. We achieved T-cell rejuvenation via partial reprogramming of aged T cells by transiently expressing transcription factors associated with iPSC reprogramming. This proprietary partial reprogramming methodology reduces epigenetic age and rejuvenates T cells while maintaining the phenotype and function of conventional T cells. We were the first to illustrate the ability to reduce the epigenetic age of T cells without fully de-differentiating to iPSCs. Our initial studies with PBMCs showed a significant reduction in epigenetic age. On subsequent RNAseq analyses, we observed that rejuvenated and conventional T cells have equivalent transcriptomes, suggesting the maintenance of identity. Functionally, the TRJ cells are characterized by greatly improved cell-expansion capacity, together with increased expression of markers associated with T-cell stemness, including CCR7 and CD62L. In vitro studies of NY-ESO-1-targeted T-cell receptor (TCR) or a CD19-targeted chimeric antigen receptor (CAR) TRJ cells exhibited improved antitumor properties compared with non-rejuvenated T-cell control (TCT) cells in sequential cell-killing assays. We also confirmed the enhanced in vivo antitumor efficiency of NY-ESO-1 TCR TRJ cells in a murine xenograft tumor model. When tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) are rejuvenated with the same rejuvenation technology the TILs showed enhanced cell-expansion capacity, and improvements in T-cell stemness phenotype. These results suggest the potential application of T-cell rejuvenation across multiple adoptive T-cell therapeutic modalities and may potentially improve outcomes for patients with solid tumors. Citation Format: Jessica Fioravanti, Yasuhiro Yamazaki, Takuya Maeda, Yin Huang, Naritaka Tamaoki, Kriti Bahl, Burak Kutlu, Shobha Potluri, Gary Lee, Nicholas P Restifo, Raul Vizcardo. Rejuvenation: Innovative technology to improve T-cell antitumor properties through partial reprogramming [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Tumor Immunology and Immunotherapy; 2023 Oct 1-4; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2023;11(12 Suppl):Abstract nr A041.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».