EXTH-51. ENHANCING GLIOBLASTOMA TREATMENT: ALLOGENEIC CAR-T CELLS OVERCOMES FUNCTIONAL DEFICITS OF PATIENT-DERIVED AUTOLOGOUS PRODUCTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) is the most common primary brain malignancy in adults, with a dismal prognosis despite an intensive standard of care. Recently, chimeric antigen receptor T-cell (CAR-T) therapy has shown promising outcomes in treating liquid malignancies. However, clinical trials targeting various tumor antigens in GBM failed to show durable clinical benefit. Though this may stem from various tumor-intrinsic immune evasion strategies typical of GBM, there has been little work investigating whether the problem lies in the quality of the CAR-T products treatment itself. Currently, CAR-T cells for clinical studies are produced in an autologous setting, where T-cells are extracted from patients, engineered ex-vivo, and then re-infused. However, peripheral T-cells taken from GBM patients have shown qualitative and functional deficits, which may contribute to suboptimal treatment outcomes. Thus, we aimed to explore whether CAR-Ts generated from GBM patients had any functional deficits in comparison to healthy donors, utilizing our previously validated CD133 CAR-T. In this study, we show pre-treatment exhaustion, poor tumor control, and reduced survival advantage in autologous, patient-derived CD133-targeting CAR-T cell products using an orthotopic xenograft model of human GBM. To address the functional and logistical considerations of autologous therapy, we also sought to generate an “off-the-shelf” allogeneic CD133 CAR-T. Using CRISPR gene editing technology, we generated TCR-knockout CAR-T cells with comparable pre-clinical efficacy to our healthy donor derived autologous models. Ultimately, this work highlights the need to reevaluate autologous CAR-T therapy for GBM and consider allogeneic approaches as biologically-informed therapeutic alternatives.
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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 ».