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Enregistrement W4393101183 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-6333

Abstract 6333: A high-parameter mass cytometry panel for the functional characterization of CAR T cells

2024· article· en· W4393101183 sur OpenAlexaff
Deeqa Mahamed, Génève Awong, Thiru Selvanatham

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensIntegrity Testing Laboratory (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTIGITMass cytometryFlow cytometryGranzyme BCytokineT cellImmune systemCancer researchImmunologyTumor microenvironmentCell therapyBiologyCell biologyStem cellPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High-parameter flow cytometry provides a powerful tool for in-depth analysis of CAR T cell therapy, from characterizing CAR T cell populations to understanding their interactions within the tumor microenvironment. This information is crucial for advancing CAR T cell therapies and improving their effectiveness in treating cancer. To address the need for deep immunoprofiling at all stages of CAR T cell therapy, we created a robust and comprehensive mass cytometry panel of antibodies against 44 cell surface and intracellular markers. This assay allows for comprehensive characterization of CAR T cell features including surface marker expression, activation state, cytokine production, and differentiation status. These data will provide researchers with a better understanding of the phenotype of the CAR T cells used in therapy and can guide optimization efforts to enhance expansion, persistence, and self-renewal. For example, newer-generation CAR T cells (T cells redirected for antigen-unrestricted cytokine-initiated killing, or TRUCKs) that are engineered to produce cytokines such as IL-2 to enhance their own survival can be evaluated in vitro to select CAR constructs with the most potent anti-tumor activity. The lyophilized and validated 30-marker Maxpar® Direct™ Immune Profiling Assay™ enables comprehensive characterization of immune cell populations in both whole blood and PBMC. The 7-marker Maxpar Direct T Cell Expansion Panel 3 (OX40, TIGIT, CD69, PD-1, Tim-3, ICOS, and 4-1BB) and the Maxpar Direct Basic Activation Expansion Panel (CD107a, IL-2, TNFα, IFNγ, perforin, and granzyme B) are add-on modules that can further characterize CAR T cell exhaustion, degranulation, cytokine production, and cytotoxicity against target cells. We also compared CAR T detection options for sensitivity and specificity using a CD19 CAR-transduced cell line spiked into healthy donor PBMC. Indirect staining with Miltenyi Biotec biotinylated CD19 CAR Detection Reagent followed by anti-biotin- or streptavidin-conjugated metal tags was compared against a directly conjugated or biotinylated anti-G4S linker antibody. We included sample multiplexing using 6 metal-tagged CD45 antibodies to address the need to minimize batch effects, crucial to multi-site and longitudinal studies. Samples were acquired on a CyTOF® XT™ instrument, and preliminary data analysis was performed using Maxpar Pathsetter™ for automated enumeration of immune cells. By combining the lyophilized single-tube Maxpar Immune Profiling Assay and Expansion Panels with specific detection of CAR T cells, this assay enables researchers to analyze multiple key parameters simultaneously at the single-cell level at all stages of CAR T therapy development. For Research Use Only. Not for use in diagnostic procedures. Citation Format: Deeqa Mahamed, Geneve Awong, Thiru Selvanatham. A high-parameter mass cytometry panel for the functional characterization of CAR T cells [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 6333.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,010

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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