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Enregistrement W4409690079 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-896

Abstract 896: Unleashing the power within: enhancing cancer treatment with invariant natural killer T cells

2025· article· en· W4409690079 sur OpenAlexaff
Daniah Alkassab, Carolina de Amat Herbozo, Thierry Mallevaey

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvariant (physics)CancerMedicineImmunologyMathematicsInternal medicineMathematical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invariant natural killer T (iNKT) cells are a promising target for adoptive cell therapy (ACT) due to their unique ability to recognize glycolipid antigens presented by the non-polymorphic MHC class I-like CD1d molecule, enabling heterologous application without the risk of alloreactivity. Activated, iNKT cells exhibit potent antitumor activity through cytokine secretion, chemokine release, and cytolysis, making them ideal candidates for off-the-shelf cancer therapies. However, limited knowledge of iNKT cell biology, particularly their functional heterogeneity, has hindered their therapeutic optimization. This study aimed to (a) investigate the functional heterogeneity of iNKT cells, (b) expand iNKT cells from human peripheral blood mononuclear cells (PBMCs), and (c) optimize the generation of cytotoxic iNKT cells by evaluating their phenotypic and functional profiles in response to various cytokine stimulations. PBMCs from 14 healthy donors (7 males and 7 females) were analyzed using spectral flow cytometry to assess the expression of key iNKT cytotoxic markers, along with markers associated with natural killer cells and CD8+ T cells. Phenograph clustering revealed distinct iNKT subpopulations, including one characterized by high expression of cytotoxic markers such as CD57, granzyme B, and granulysin, and another enriched for CD62L, a marker linked to central memory-like phenotypes with the potential to differentiate into cytotoxic subsets with enhanced antitumor activity. To optimize iNKT cell expansion, PBMCs were co-cultured with artificial antigen-presenting cells loaded with the iNKT ligand α-galactosylceramide in the presence of IL-2. iNKT cells were sorted two weeks post-initial stimulation and restimulated every 2-3 weeks using anti-CD3, resulting in the generation of millions of cells. To further enhance cytotoxic potential, iNKT cells were treated with cytokines such as IL-7, IL-15, IL-12, and IL-21. Preliminary findings demonstrated that cytokine stimulation influences the phenotypic profiles of iNKT cells. These findings provide a robust foundation for generating large quantities of cytotoxic iNKT subsets optimized for in vitro and in vivo assays. This work not only enhances the understanding of iNKT cell biology but also represents a significant step toward leveraging iNKT cells as versatile and powerful tools in ACTs. Citation Format: Daniah Alkassab, Carolina de Amat Herbozo, Thierry Mallevaey. Unleashing the power within: enhancing cancer treatment with invariant natural killer T cells [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 896.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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