Abstract B003: Communication is key: Understanding the modulating effect of immune cell crosstalk on T cell therapy function
Notice bibliographique
Résumé
Abstract T cell therapies have shown great promise, especially for the treatment of hematological malignancies, but this success has not been translatable for most solid tumors. Therefore, efforts have been put towards improving their efficacy, including optimization of the subset composition of the T cell product and development of strategies to overcome immunosuppression by the tumor microenvironment. Here, we combined advanced immune-organoid co-cultures and live 3D imaging to understand how different T cell subsets and immune cells in the tumor microenvironment can affect T cell therapy efficacy. We found that CD4+ and CD8+ subsets of therapeutic T cells cooperate to boost anti-tumor function, while tumor-associated macrophages (TAMs) have an opposing effect and reduce tumor-targeting by engineered T cells. Through our dynamic imaging-readout (Dekkers, Alieva Nature Biotech. 2022), we observed that a high level of interactions are involved in these modulating events, indicating direct crosstalk between the different cell types. To further investigate the impact of these interactions, we developed a 3D interactome mapping tool which enables us to profile all occurring cell-cell interactions in our 3D imaging datasets and determine their functional outcome. With this tool we identified a specific interaction between CD4+ and CD8+ T cells, where a subset of CD4+ T cells acquired a potent helper function over time by first engaging with tumor organoids and subsequently inducing CD8+ T cell target localization via direct contact. Multi-omics integration with single cell transcriptomic data allowed us to study the underlying molecular pathways involved in this interaction, leading to the identification of a crucial binding partner involved in this cooperative tumor-targeting behavior. Using the same strategy, we are currently investigating how interactions between TAMs and therapeutic T cells modulate their tumor-targeting activity. Together, these data highlight how cellular interactions can play an important role in engineered T cell function and we are currently exploring strategies to target these axes of immune cell communication to maximize therapy efficacy. Citation Format: Amber K.L. Wezenaar, Celina Honhoff, Helena van Eck, Elena Jiménez Curiel, Annelisa M Cornel, Femke C.A. Ringnalda, Tineke Aarts-Riemens, Jürgen Kuball, Zsolt Sebestyen, Hans Clevers, Stefan Nierkens, Johanna F. Dekkers, Ellen J. Wehrens, Maria Alieva, Anne C. Rios. Communication is key: Understanding the modulating effect of immune cell crosstalk on T cell therapy function [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 B003.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».