Autophagy disruption primes CAR-T cell metabolism for sustained rejection of ovarian tumors
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT T-cell based immunotherapies such as chimeric antigen receptor T (CAR-T) cell therapy face substantial hurdles when confronting solid tumors such as ovarian cancer, where metabolic constraints in the tumor microenvironment limit T cell infiltration and function. In particular, T cells exposed to nutrient deprivation and hypoxia upregulate autophagy, a lysosomal degradation pathway that negatively regulates effector responses. Here, we used CRISPR-Cas9 to target a folate receptor alpha (αFR) CAR expression cassette into the locus of the essential autophagy gene ATG5 , thereby generating autophagy-deficient CAR-T cells in a single editing step. Targeted metabolite profiling revealed that deletion of ATG5 induced widespread metabolic reprogramming characterized by increased glucose and amino acid uptake. Functionally, ATG5 -knockout CAR-T cells maintained high cytolytic activity when assayed in patient-derived ascites in vitro , and exhibited superior and long-lasting tumor control against ovarian tumors in vivo . Taken together, our results suggest that deletion of ATG5 metabolically primes CAR-T cells for enhanced cytotoxicity in immune-suppressive conditions, thereby improving the therapeutic potential of αFR CAR-T cells for ovarian cancer immunotherapy.
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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 | 0,000 |
| 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 ».