A clinically relevant large‐scale biomanufacturing workflow to produce natural killer cells and natural killer cell‐derived extracellular vesicles for cancer immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural killer cell‐derived extracellular vesicles (NK‐EVs) have shown promising potential as biotherapeutics for cancer due to their unique attributes as cytotoxic nanovesicles against cancer cells and immune‐modulatory activity towards immune cells. However, a biomanufacturing workflow is needed to produce clinical‐grade NK‐EVs for pre‐clinical and clinical applications. This study established a novel biomanufacturing workflow using a closed‐loop hollow‐fibre bioreactor to continuously produce NK‐EVs from the clinically relevant NK92‐MI cell line under serum‐free, Xeno‐free and feeder‐free conditions following GMP‐compliant conditions. The NK92 cells grown in the bioreactor for three continuous production lots resulted in large quantities of both NK cell and NK‐EV biotherapeutics at the end of each production lot (over 109 viable cells and 1013 EVs), while retaining their cytotoxic payload (granzyme B and perforin), pro‐inflammatory cytokine (interferon‐gamma) content and cytotoxicity against the human leukemic cell line K562 with limited off‐target toxicity against healthy human fibroblast cells. This scalable biomanufacturing workflow has the potential to facilitate the clinical translation of adoptive NK cell‐based and NK‐EV‐based immunotherapies for cancer with GMP considerations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».