Manufacture of CD22 CAR T cells following positive versus negative selection results in distinct cytokine secretion profiles and γδ T cell output
Notice bibliographique
Résumé
Chimeric antigen receptor T cells (CART) have demonstrated curative potential for hematological malignancies, but the optimal manufacturing has not yet been determined and may differ across products. The first step, T cell selection, removes contaminating cell types that can potentially suppress T cell expansion and transduction. While positive selection of CD4/CD8 T cells after leukapheresis is often used in clinical trials, it may modulate signaling cascades downstream of these co-receptors; indeed, the addition of a CD4/CD8-positive selection step altered CD22 CART potency and toxicity in patients. While negative selection may avoid this drawback, it is virtually absent from good manufacturing practices. Here, we performed both CD4/CD8-positive and -negative clinical scale selections of mononuclear cell apheresis products and generated CD22 CARTs per our ongoing clinical trial (NCT02315612NCT02315612). While the selection process did not yield differences in CART expansion or transduction, positively selected CART exhibited a significantly higher in vitro interferon-γ and IL-2 secretion but a lower in vitro tumor killing rate. Notably, though, CD22 CART generated from both selection protocols efficiently eradicated leukemia in NSG mice, with negatively selected cells exhibiting a significant enrichment in γδ CD22 CART. Thus, our study demonstrates the importance of the initial T cell selection process in clinical CART manufacturing.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».