Entinostat, a histone deacetylase inhibitor, enhances CAR-NK cell anti-tumor activity by sustaining CAR expression
Notice bibliographique
Résumé
Allogeneic natural killer (NK) cell therapy has demonstrated significant potential in cancer immunotherapy by harnessing NK cells to target malignancies. CD138-targeting chimeric antigen receptor (CAR)-engineered NK cells offer a promising therapeutic option for multiple myeloma (MM). However, sustaining CAR expression on CAR-NK cells during ex vivo expansion poses a challenge to developing effective immunotherapies. In this study, primary NK cells were isolated, cryopreserved, and modified to express anti-CD138 CARs through retroviral transduction. Histone deacetylase inhibitors (HDACi), particularly entinostat (ENT), were applied to enhance CAR expression stability in CAR-NK cells. Our findings indicate that ENT treatment significantly improves and maintains CAR expression, thereby enhancing the cytotoxic activity of CAR-NK cells against CD138-positive multiple myeloma cells. ENT-treated CAR-NK cells exhibited prolonged persistence and more significant tumor reduction in an MM tumor-bearing mouse model, highlighting the therapeutic potential of HDACi-treated CAR-NK cells. This study provides the first evidence that HDAC inhibitors can sustain CAR expression in CAR-NK cells in a promoter-dependent manner, potentially enhancing anti-tumor efficacy in multiple myeloma and underscoring the possible need for further clinical evaluation.
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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 ».