CAR T cells and T cells phenotype and function are impacted by glucocorticoid exposure with different magnitude
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chimeric antigen receptor (CAR) T cell therapy is associated with high risk of adverse events. Glucocorticoids (GCs) are cornerstone in the management of high-grade cytokine release syndrome (CRS) and immune effector cell-associated neurotoxicity syndrome (ICANS). Given the potentially deleterious effects of GCs on CAR T cells anti-tumor activity, increasing our understanding of GCs impact on CAR T cells is crucial. METHODS: Using several CAR T cells i.e., CD19, mesothelin (MSLN)-CD28 and MSLN-41BB CAR T cells (M28z and MBBz), we compared phenotypical, functional, changes and anti-tumor activity between i) transduced CD19 CAR T cells with untransduced T cells, ii) M28z with MBBz CAR T cells induced by Dexamethasone (Dx) or Methylprednisolone (MP) exposures. RESULTS: Higher levels of GC receptor were found in less differentiated CAR T cells. Overall, Dx and MP showed a similar impact on CAR T cells. Compared to untreated condition, GCs exposure increased the expression of PD-1 and TIM-3 and reduced the expression of LAG3 and function of T cells and CAR T cells. GC exposures induced more exhausted (LAG3 + PD1 + TIM3 +) and dysfunctional (CD107a-INFγ-TNF-IL2-) untransduced T cells in comparison to CD19 CAR T cells. GC exposure impaired more CD4 + than CD8 + CD19 CAR T cells. GC exposures increased more PD-1 expression associated with reduced proliferative capacity and function of M28z as compared to MBBz CAR T cells. CAR T cells anti-tumor activity was greatly affected by repeated GC exposure but partly recovered within 48h after GCs withdrawal. CONCLUSIONS: In summary, GCs impacted phenotype and function of untransduced and CAR T cell with different magnitude. The nature of the CAR costimulatory domain influenced the magnitude of CAR T cell response to GCs.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».