Investigating the cytotoxicity of expanded NK and CD70-targeting CAR-NK cells against brain tumor cells 3722
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Glioblastoma multiforme (GBM) and medulloblastoma (MB) are aggressive brain cancers that demonstrate poor patient survival despite intense interventions. Natural Killer (NK) cells are promising in cancer immunotherapy due to their potent antigen-independent cytolytic functions. A chimeric antigen receptor (CAR) can further enhance their tumour specificity. CD70 is a favorable target for CAR-NK cells given its key role in tumor recurrence. Here, we evaluated the in vitro cytotoxicity of ex vivo expanded NK and anti-CD70 CAR-NK cells against GBM and MB. The CAR-NK cells were generated through CRISPR/Cas9 gene editing and adeno-associated viral vector gene delivery. Peripheral blood-derived human NK and CAR-NK cells were expanded using IL-21-expressing feeder cells, and their cytotoxicity was assessed in response to GBM and MB cell lines/patient-derived cells. Expanded NK cells displayed high cell killing of both GBM and MB tumor targets. However, expansion led to rapid surface expression of CD70 on anti-CD70 CAR-NK cells, resulting in their fratricide-mediated depletion. To address this, CD70 knock-out (KO) anti-CD70 CAR-NK cells were generated, which successfully expanded in culture and reliably expressed the CAR receptor. These CAR-NK cells displayed enhanced targeting of highly CD70+ patient-derived GBM cells. This work underscores the in vitro cytotoxic potential of CD70KO anti-CD70 CAR-NK cells against GBM, with their in vivo tumor killing to be further investigated. Funding Sources Supported by a Canadian Institutes of Health Research (CIHR) grant, a Canada Graduate Scholarship - Master’s (CGS-M), and an Ontario Graduate Scholarship (OGS). Topic Categories Immune Mechanisms of Human Disease (HUM)
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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) | 0,001 | 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 ».