Lactic acid improves Treg manufacturing and in vivo function
Notice bibliographique
Résumé
Adoptive cell therapy using regulatory T cells (Tregs) is a promising approach to suppress immune responses in autoimmunity and transplantation, but it is challenging to expand pure and optimally suppressive cells. Lactic acid (LA) is associated with enhanced Treg function in tumors so we hypothesized that it may be beneficial during Treg expansion. We found that addition of LA at day 3 post-stimulation onwards improved viability and purity, increased glycolysis upon re-stimulation, and led to superior suppressive function. In Tregs expressing chimeric antigen receptors (CARs) specific for HLA-A2, LA not only enhanced viability and purity but also significantly reduced tonic signaling-associated expression of exhaustion-associated markers (PD-1, TIM-3, LAG-3, TOX, and BLIMP-1). The effects of LA were not fully recapitulated by either pH-neutral lactate or low pH. In immunodeficient mouse models of chronic stimulation and xenogeneic graft-versus-host disease, LA-conditioned human Tregs demonstrated enhanced stability, reduced exhaustion marker expression, and improved efficacy. Thus, LA has a multimodal effect on human polyclonal and CAR Treg purity, viability, and function, representing a method to generate an optimal Treg product for cell therapy.
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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) | 0,002 | 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 ».