Using oncolytic viruses to exploit endogenous TCR signaling for modulation of CAR T phenotype and function against solid tumors 4322
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description We used C57BL/6 mice bearing B16-F10 tumors expressing EGFRviii, treated with anti-EGFRviii CAR T cells and the oncolytic virus vesicular stomatitis virus (VSV). TCR signaling in CAR T cells was investigated using the novel Tocky transgenic mouse model, which reports T cell activation over time using an unstable fluorescent protein reporter of Nr4a3. We further investigated CAR T phenotypes using CyTOF and scRNA-Seq. Using an MHC I tetramer for the dominant VSV epitope VSV-N52-59, we found that 20-50% of transfused CAR T adopted TCR specificity against VSV-N (TCR-primed), far above the predicted frequency in a naïve T cell repertoire. Ex vivo, these TCR-primed CAR T produced increased levels of Granzyme B and IFNγ over tetramer negative CAR T against either TCR or CAR targets. TCR-primed CAR had decreased levels of T cell activation as compared to non-TCR-primed CAR. CyTOF and scRNA-Seq analyses demonstrated a hyper-effector phenotype among TCR-primed CAR, with increased expression of T-bet, CD44, Granzyme B, IFNγ, and perforin. TCR sequencing revealed hyper-expansion of VSV N-specific CAR T cells and little overlap in clonotypes between CAR T co-treated with PBS versus VSV. Overall, CAR T cells that undergo endogenous anti-viral TCR priming and signaling appear to adopt a unique phenotype that promotes their cytotoxic function. These data suggest that engineering anti-viral TCRs into CAR T could be used to improve efficacy with OV boosting. Funding Sources Supported by NIH T32GM145408 and NIH R01CA269384. Topic Categories Vaccines and Immunotherapy (VAC)
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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 | 0,001 |
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 ».