Spiky Gold Nanoparticles, a Nanoscale Approach to Enhanced Ex Vivo T-Cell Activation
Notice bibliographique
Résumé
While existing synthetic technologies for ex vivo T-cell activation face challenges like suboptimal expansion rates and low effectiveness, artificial antigen-presenting cells (aAPCs) hold great promise for enhanced T-cell based therapies. In particular, gold nanoparticles (AuNPs), known for their biocompatibility, ease of synthesis, and versatile surface chemistry, are strong candidates for use as nanoscale aAPCs. In this study, we developed spiky AuNPs with branched geometries to present activating ligands to primary human T-cells. The special structure of spiky AuNPs enhances biomolecule loading capacity and significantly improves T-cell activation through multivalent binding of costimulatory ligands and receptors. Our spiky AuNPs outperform existing systems including Dynabeads and soluble activators by promoting greater polyclonal expansion of T-cells, boosting sustained cytokine production, and generating highly functional T-cells with reduced exhaustion. In addition, spiky AuNPs effectively activate and expand CD19 CAR-T cells while demonstrating increased in vitro cytotoxicity against target cells using fewer effector cells than Dynabeads. This study underscores the potential of spiky AuNPs as a powerful tool, bringing new opportunities to adoptive cell therapy applications.
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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) | 0,000 | 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 ».