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Enregistrement W4412463797 · doi:10.3389/fimmu.2025.1626085

Navigating the manufacturing, testing and regulatory complexities of regulatory T cells for adoptive cell therapy

2025· review· en· W4412463797 sur OpenAlexaff
Larissa A. Pikor, Michael Mendicino, S. Sathiamoorthy

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCell therapyMedicineImmunologyGood manufacturing practiceAdoptive cell transferRegulatory T cellDiseaseClinical trialImmune systemT cellRegulatory affairsStem cellBiologyBiotechnologyIL-2 receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regulatory T cells (Tregs) are a small, unique subset of suppressive T cells that play a pivotal role in regulating the immune system by maintaining tolerance to self-antigens and preventing autoimmune disease. Adoptive transfer of Tregs for the treatment of autoimmune disorders such as arthritis and allergic airway inflammation, graft- versus -host disease (GvHD) and rejection following transplant have shown promise in early phase clinical trials. Despite over a decade of clinical manufacturing, there remains significant manufacturing and testing complexities for this class of therapies, including the need for specialized facilities and highly trained personnel that make clinical and commercial supply challenging. In this review, we discuss the current Chemistry, Manufacturing and Controls (CMC) and regulatory complexities and challenges to the development and commercialization of Treg therapies. Some of these are specific to Tregs while others are broadly applicable to the field of cell-based therapy. Discussion topics include the importance of starting material selection, the availability of GMP quality reagents and material, isolation and characterization of regulatory T cells, cGMP manufacturing considerations and limitations, the complexity of testing, release and distribution of cell-based therapies, as well as the regulatory challenges associated with Treg therapy. Treg cell therapies can be fraught with technical challenges which are mirrored by a sponsor’s ability to meet regulatory requirements. Despite these hurdles, the promise of Tregs as a therapeutic for the treatment of autoimmune and other diseases warrants continued development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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