A Digital Microfluidic Platform for the Microscale Production of Functional Immune Cell Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetically engineering human immune cells has been shown to be an effective approach for developing novel cellular therapies to treat a wide range of diseases. To expand the scope of these cellular therapies while solving persistent challenges, extensive research and development is still required. Electroporation has recently emerged as one of the most popular techniques for inserting biological payloads into human immune cells to perform genetic engineering. However, several recent studies have reported that electroporation can negatively impact cell functionality. Additionally, the requirement to use large amounts of cells and expensive payloads to achieve efficient delivery can drive up the costs of development efforts. Here we use a digital microfluidic enabled electroporation system (referred to as triDrop) and compare them against two state-of-the-art commercially available systems for the engineering of human T cells. We describe the ability to use triDrop for highly viable, highly efficient transfection while using substantially fewer cells and payload. Subsequently, we perform transcriptomic analysis on cells engineered with each of the three systems and show that electroporation with triDrop lead to less dysregulation of several functionally relevant pathways. Finally, in a direct comparison of immunotherapeutic functionality, we show that T cells engineered with triDrop have an improved ability to mount an immune response when presented with tumor cells. These results show that the triDrop platform is uniquely suited to produce functionally engineered immune cells while also reducing the costs of cell engineering compared to other commercially available systems.
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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 ».