Tailoring capsid-directed evolution technology for improved AAV-mediated CAR-T generation
Notice bibliographique
Résumé
Chimeric antigen receptor (CAR) T cell (CAR-T) therapies present options for patients diagnosed with certain leukemias. Recent advances of the technology included a method to integrate the CAR into the T cell receptor alpha constant (TRAC) locus to take advantage of the endogenous promoter and regulatory elements for CAR expression. This method used adeno-associated viral (AAV) vectors based on AAV6 to deliver the donor template encoding the CAR construct. Since the original publication, improvements have been made to this targeted CAR integration technique; however, none of those techniques focused on improving the AAV vector used to deliver the therapeutic cargo. The herein presented study developed a novel AAV capsid directed evolution platform that allows for specifically selecting for novel AAV capsid variants that enable more efficient targeted gene editing-mediated CAR construct integration into the TRAC locus in primary T cells. Using this new platform, we selected several novel AAVs that enable more efficient editing in T cells than AAV6. Two novel capsids, AAV-T1 and AAV-T2, were able to mediate 5-fold improvement for on-target knockin, which resulted in 5-fold reduction of the vector dose to produce highly cytolytic T cells against a brain tumor cell line.
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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) | 0,001 | 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 ».