Peptide-Specific CARs Recognize WT1 Promiscuously Presented by Diverse HLA Class II Alleles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chimeric antigen receptor (CAR) technology has revolutionized B-cell malignancy treatment by enabling T cells to effectively recognize and target cancer-specific surface antigens. However, CAR T cells show limited efficacy against other blood cancers and solid tumors due to challenges in identifying suitable surface targets. Here, we present a novel approach to CAR development, targeting the intracellular Wilms’ tumor 1 (WT1) oncoprotein, cross-presented by surface HLA-class II (HLA-II) alleles. WT1-CAR T cells, derived from an antibody raised solely against a WT1 peptide, recognized the WT1330-348 peptide promiscuously presented by 18 out of 20 tested HLA-II alleles, overcoming traditional HLA restrictions. WT1-CAR T cells specifically recognized leukemic cells in a WT1 and HLA-II-dependent manner and mediated an antitumor response in vitro and in vivo. This innovative approach to CAR T cell development transcends traditional HLA restrictions and offers a promising therapeutic option to a wide and genetically diverse patient population. Statement of significance This study describes a novel CAR T therapy approach leveraging the distinctive and shared characteristic of HLA-II-peptide binding promiscuity, enabling targeting of the intracellular oncoprotein WT1 presented across diverse HLA-II families. Our study demonstrates a viable framework for designing CAR T therapies that benefit genetically diverse patient populations.
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 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».