Development of human ex vivo expanded Vδ1 γδ T cells armed with CAR as a metabolically fit, off-the-shelf cell therapy for solid tumors 2995
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description γδ T cells are unconventional T cells which kill tumors independently of antigen presentation by MHC class I, making them a promising candidate for allogeneic cell therapy. While Vδ2 γδ T cells are the most prominent in blood, the less prevalent Vδ1 subset has shown superior tumor killing. However, difficulties in expanding Vδ1 T cells has limited their clinical use. Here, we evaluated the expansion and activation of Vδ1 T cells using K562 feeder cells expressing membrane-bound IL-21. We first expanded γδ T cells from PBMCs long-term, and assessed their anti-tumor functions against breast and ovarian cancer cell lines and a xenograft model of human ovarian cancer. We also tested their metabolic function within the suppressive ovarian cancer ascites tumor microenvironment (TME) to assess metabolic fitness. Lastly, we generated Vδ1 cells with stable anti-HER2 chimeric antigen receptor (CAR) expression and assessed their cytotoxicity against HER2+ tumor cells. We found that expanded γδ T cells were primarily Vδ1 and displayed higher cytotoxicity than unexpanded γδ T cells. Expanded Vδ1 cells significantly reduced tumor burden in vivo and retained their cytotoxicity and metabolism in the ascites TME. Anti-HER2 CAR-Vδ1 T cells displayed enhanced cytotoxicity and degranulation against HER2+ breast cancer cells. Overall, we demonstrate the anti-tumor potential of HER2 CAR-expressing expanded Vδ1 cells as a metabolically fit, off-the-shelf cell therapy for hard-to-treat solid tumors. Funding Sources Supported by the Canadian Institutes of Health (CIHR) Research Doctoral Scholarship Award; CIHR Project Grant. Topic Categories Tumor Immunology: Checkpoints, Prevention, and Treatment (TIPT)
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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 ».