Transient CAR T cells with specificity to oncofetal glycosaminoglycans in solid tumors
Notice bibliographique
Résumé
Glycosaminoglycans are often deprioritized as targets for synthetic immunotherapy due to the complexity of glyco-epitopes and limited options for obtaining specific subtype binding. Solid tumors express proteoglycans that are modified with oncofetal chondroitin sulfate (CS), a modification normally restricted to the placenta. Here, we report the design and functionality of transient chimeric antigen receptor (CAR) T cells with selectivity to oncofetal CS. Following expression in T cells, the CAR could be "armed" with recombinant VAR2CSA lectins (rVAR2) to target tumor cells expressing oncofetal CS. While unarmed CAR T cells remained inactive in the presence of target cells, VAR2-armed CAR T cells displayed robust activation and the ability to eliminate diverse tumor cell types in vitro. Cytotoxicity of the CAR T cells was proportional to the concentration of rVAR2 available to the CAR, offering a potential molecular handle to finetune CAR T cell activity. In vivo, armed CAR T cells rapidly targeted bladder tumors and increased the survival of tumor-bearing mice. Thus, our work indicates that cancer-restricted glycosaminoglycans may be exploited as potential targets for CAR T cell therapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».