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Enregistrement W4417018394 · doi:10.1182/blood-2025-5918

Lipid nanoparticle-mediated mRNA transfection enables efficient and safe generation of CAR macrophages.

2025· article· en· W4417018394 sur OpenAlexaff
Felix Chiu, Angela Hamie, Bee Shin Tan, Carina Debes-Marun, Justine Lai, Charles Yin, Pankaj Tailor, Michael P. Chu

Notice bibliographique

RevueBlood · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransfectionChimeric antigen receptorGenetic enhancementCarcinogenesisCytokineImmune systemCancer cellCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the development of Chimeric Antigen Receptor (CAR) T-cells and its subsequent clinical trials and FDA approval, CAR T-cells have since provided an additional therapeutic modality for hematological malignancies. Despite this success, CAR T cells have shown to be less effective against solid tumors, which account for the majority of cancers. Failure of CAR-T cells can often be attributed to the characteristics typically found within the tumor microenvironment such as its immunosuppressive milieu and dense extracellular matrices (Du et al, Cancer Cell 2025). In face of these challenges, recent studies have investigated the therapeutic value of transfecting macrophages with a CAR construct. As of now, preclinical studies on CAR macrophages (CAR-M) have shown some promising results on CAR-M's capacity to target solid tumors (Klichinsky et al., Nat. Biotechnol 2020). In addition, an initial CAR-M phase 1 clinical trial reported that CAR-Ms were well tolerated in comparison to the potential adverse effects of CAR-T therapy such as cytokine release syndrome (Reiss et al., Nat Med 2025). Nevertheless, current CAR therapies and studies continue to use lentiviral transduction methods to introduce the CAR constructs. Yet, recent case reports have suggested the possibility of potential secondary malignancies due to lentiviral-related insertional oncogenesis (Harrison et al., N. Engl. J. Med. 2025). To mitigate this risk while leveraging macrophages as CAR-Ms, our study utilizes a non-viral method of transfection of CAR-Ms through lipid nanoparticle (LNP) delivery of messenger RNA. We have conducted transfection experiments with an eGFP mRNA construct on THP-1-derived macrophages which has a transfection efficiency of 80-90% and viability of 60-70%. Afterwards, we utilized a previously characterized anti-B-cell maturation antigen (BCMA) CAR construct on THP-1-derived macrophages. Similar to eGFP, our data showed around 75-80% transfection of THP-1-derived macrophages with a viability of 60-70%. In addition, the kinetics of the anti-BCMA CAR expression demonstrates stable expression up to 4 days in vitro. Our current preliminary results suggest that relative to other models of inducing CAR expression such as lentiviral transduction, LNP-mediated transfection of macrophages may be an adequate and safer alternative form of gene transfer towards developing new CAR-M therapies. Our future studies aim to design and assess the functionality and efficacy of macrophage-specific CAR constructs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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