MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4411136134 · doi:10.1101/2025.06.06.658308

Imaging CRISPR-Edited CAR-T Cell Therapies with Optical and Positron Emission Tomography Reporters

2025· preprint· en· W4411136134 sur OpenAlexaff
Rafael E. Sanchez‐Pupo, John J. Kelly, Nourhan Shalaby, Ying Xia, Francisco Manuel Martinez-Santiesteban, Ivy Verriet, Matthew S. Fox, Justin W. Hicks, Jonathan D. Thiessen, John A. Ronald

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensCancerCare ManitobaLawson Health Research InstituteUniversity of ManitobaWestern University
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésPositron emission tomographyCRISPRPhysicsMedical physicsPsychologyNeuroscienceBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Chimeric antigen receptor (CAR) T cell therapies have shown remarkable success in treating hematological cancers and are increasingly demonstrating potential for solid tumors. CRISPR-based genome editing offers a promising approach to enhance the potency and safety of CAR-T cells. However, several challenges persist, including inefficient tumor homing and treatment-related toxicities in normal tissues, which continue to hinder widespread adoption. Advanced imaging technologies, including bioluminescence imaging (BLI) and positron emission tomography (PET), provide real-time insights into CAR-T cell distribution and activity in vivo, both in preclinical models and in patients. Here, we developed Trackable Reporter Adaptable CRISPR-Edited CAR (tRACE-CAR) T cells, a modular system for site-specific integration of CARs and imaging reporters. Methods The luciferase reporter AkaLuciferase (AkaLuc) or the human sodium iodide symporter (NIS) were cloned downstream of the CAR in adeno-associated virus (AAV) donors for BLI or PET tracking, respectively. CARs with imaging reporters were knocked into the TRAC locus of primary human T cells via CRISPR editing and AAV transduction. Editing efficiency was evaluated by flow cytometry and junction PCR. In vitro cytotoxicity was assessed by BLI using firefly luciferase (Fluc)-expressing cancer cells co-cultured with CAR-T cells at varying effector-to-target ratios. In vivo, BLI and PET imaging assessed CAR-AkaLuc and CAR-NIS T cell expansion and trafficking in Nod-SCID-gamma mice bearing xenograft tumors. Results T cell receptor (TCR) knockout efficiency exceeded 85%, with CAR expression observed in 70–80% of cells, depending on the reporter used. Reporter-engineered CAR-T cells retained functionality in vitro and exhibited significant cytotoxicity against target cancer cells, outperforming naïve T cells. In vivo, AkaLuc BLI and 18 F-tetrafluoroborate PET enabled non-invasive tracking of viable CAR-T cells. Notably, the route of administration (intravenous, peritumoral, or intraperitoneal) significantly influenced the distribution of CAR-T cells and their therapeutic effectiveness. Conclusion tRACE-CAR enabled precise optical and PET tracking of CAR-T cells in models of B cell leukemia and ovarian cancer, allowing dynamic, non-invasive monitoring of cell distribution in both tumors and off-target tissues. This imaging platform could lead to more personalized, effective CRISPR-edited CAR cell therapies.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetCAR-T cell therapy research→Travaux en français237 207→