T-Cell Differentiation from Hematopoietic Progenitor Cells Using 3D Thymic-like Hydrogels
Notice bibliographique
Résumé
Chimeric antigen receptor T-cell immunotherapy represents a breakthrough in treating specific cancer types. However, a critical limitation in its application is the current shortage of donor cells. Attempts to recreate the thymic microenvironment, facilitating the differentiation of therapeutic T-cells from stem cells, hold significant promise for clinical advancements. Nonetheless, replicating crucial elements of T-cell development—dependent on the thymus’s three-dimensional (3D) architecture and its complex matrix composition, including stiffness and intricate cell–cell and cell–matrix interactions—remains unattainable with existing thymic models. To address this, we engineered biomaterials integrated with key thymic components such as Delta-like 4, vascular cell adhesion molecule 1, and proteins derived from collagen. These components are instrumental in directing T-cell development while inhibiting alternative lineage differentiation. Our work led to the identification of a hydrogel formulation that results in the production of both CD4+CD8b+ progenitor (Pro) T-cells and mature, functional CD3+CD8b+ T-cells. The resultant T-cells are not only functional, with the capability for cytokine production, but also mark the establishment of the first hydrogel-based platform for producing T-cells from induced pluripotent stem cell-derived hematopoietic stem and Pro cells. This system uniquely supports essential cell-to-cell and cell-to-extracellular matrix interactions within a 3D context.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».