MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411259006 · doi:10.1126/sciadv.adx7845

Armored human CAR T <sub>reg</sub> cells with PD1 promoter-driven IL-10 have enhanced suppressive function

2025· article· en· W4411259006 sur OpenAlexafffund
Dominic A. Boardman, Sonya Mangat, Jana Gillies, Vivian Fung, Manjurul Haque, Majid Mojibian, Torin Halvorson, Qing Huang, Karoliina Tuomela, Christine M. Wardell, Andrew Brown, Avery J. Lam, Megan K. Levings

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBC Children's HospitalAstraZeneca
Mots-clésFunction (biology)Cell biologyComputational biologyBiologyMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regulatory T cell (T reg cell) therapy has been transformed through the use of chimeric antigen receptors (CARs). We previously found that human T reg cells minimally produce IL-10 and have a limited capacity to control innate immunity compared to type 1 regulatory T cells (T r 1 cells). To create “hybrid” CAR T reg cells with T r 1 cell-like properties, we examined whether the PDCD1 locus could be exploited to endow T reg cells with CAR-regulated IL-10 expression. CRISPR-mediated PD1 deletion increased CAR T reg cell activation, and knock-in of IL10 under control of the PD1 promoter resulted in CAR-induced IL-10 secretion. IL10 knock-in improved CAR T reg cell function, as determined by increased suppression of dendritic cells and alloantigen- and islet autoantigen–specific T cells. In vivo, IL10 knock-in CAR T reg cells were stable, safe, and suppressed dendritic cells and xenogeneic graft-versus-host disease. CRISPR-mediated engineering to simultaneously remove an inhibitory signal and enhance a suppressive mechanism is a previously unexplored approach to improve CAR T reg cell potency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScience AdvancesMême sujetCAR-T cell therapy researchTravaux en français237 207