Directed evolution-based discovery of ligands for in vivo restimulation of chimeric antigen receptor T cells
Notice bibliographique
Résumé
Chimeric antigen receptor (CAR) T cell therapy targeting CD19 elicits remarkable clinical efficacy in B cell malignancies, but many patients relapse owing to failed expansion and/or progressive loss of CAR-T cells. We recently reported a strategy to potently restimulate CAR-T cells in vivo, enhancing their functionality by administration of a vaccine-like stimulus comprised of surrogate peptide ligands for a CAR linked to a lymph node-targeting amphiphilic PEG-lipid (amph-vax). Here we demonstrate a general strategy to discover and optimize peptide mimotopes enabling amph-vax generation for any CAR. We use yeast surface display to identify peptide binders to FMC63 (the scFv used in clinical CD19 CARs), which are then subsequently affinity matured by directed evolution. CAR-T vaccines using these optimized mimotopes triggered marked expansion and memory development of CD19 CAR-T cells in both syngeneic and humanized mouse models of B-acute lymphoblastic leukaemia/lymphoma, and enhanced control of disease progression compared with CD19 CAR-T-only-treated mice. This approach enables amph-vax boosting to be applied to any clinically relevant CAR-T cell product.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».