Tuning TCR complex recruitment to the T cell antigen coupler (TAC) enhances TAC-T cell function
Notice bibliographique
Résumé
The T cell antigen coupler (TAC) receptor is a novel synthetic receptor designed to maximize the therapeutic potential of T cells in the absence of tonic signaling or receptor-related toxicities. Prior studies indicated that TACs provide safe and long-lasting anti-tumor immunity in multiple preclinical models of solid tumors supported by mounting clinical evidence. TAC receptors function by targeting a cancer associated surface antigen while recapitulating natural T cell receptor (TCR) signaling, which involves both TCR/CD3 recruitment and intracellular CD4 co-receptor activity. While other receptor designs exist that redirect TCR signaling towards cancer associated antigens, the TAC technology is unique in that antigen binding is distinctly separated from TCR/CD3 complex recruitment. In the present study, we show that single amino-acid changes in the TAC domain responsible for TCR recruitment of a Claudin 18.2-directed TAC receptor led to enhanced in vivo functionality. Analyzing biophysical properties of the receptor suggests that TAC receptors with high TCR affinities are suboptimal compared to receptor constructs that show lower TCR affinities with notably fast off-rates. This work demonstrates that balancing TCR recruitment is critical when designing effective TAC T cell receptors, a concept that may apply more broadly to other therapeutic approaches relying on TCR signaling.
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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 ».