Advancing CD19 CAR T Cell Therapy for Treatment of Primary Biliary Cholangitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CD19 Chimeric Antigen Receptor (CAR) T cell therapy is emerging as a revolutionary approach in autoimmune disease management, offering a promising alternative to conventional treatments like anti-CD20 antibody therapy. Unlike challenges associated with existing therapies, CD19 CAR T cells, engineered to recognize CD19 molecules on B cells, exhibit remarkable efficacy in achieving targeted B cell depletion. Upon target recognition, they become activated, efficiently eliminating the harmful B cells. Furthermore, the CAR T cells exhibit a propensity for proliferation upon target recognition, thereby ensuring their prolonged presence within the body. Our findings unequivocally establish the effectiveness of CD19 CAR T cells in specifically targeting and depleting B cells, both in vitro and in vivo. In a well-established PBC model involving NOD.c3 mice, the application of CD19 CAR T cell therapy led to a remarkable reduction in liver pathology scores, indicating a substantial decrease in tissue damage and inflammation compared to control groups. Beyond liver autoimmunity, our research holds promise for treating other autoimmune conditions where B cells play a detrimental role. These insights pave the way for innovative therapies that have the potential to revolutionize autoimmune disease management, offering a hope for affected individuals and improving their quality of life.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».