Delineation and monitoring of the T cell repertoire of adoptive cell transfer product during the treatment of advanced melanoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adoptive cell transfer (ACT) of tumour-infiltrating lymphocytes (TIL) is an investigational treatment for solid tumours, with preliminary results showing objective clinical responses in some metastatic melanoma patients. The ability to sequence and track the T cell repertoire throughout ACT of TILs provides a method to identify T cell repertoire features associated with patients’ benefit from ACT. Identification of response biomarkers for patients receiving ACT of TILs has been limited. Conflicting evidence is observed in biomarkers such as the number of TILs in the infusion product, with some studies suggesting a relationship with response and others not. Meanwhile, certain potential biomarkers, such as the diversity of the post-infusion peripheral repertoire, have not yet been studied. METHODS: In this study, we sought to determine 1) the efficacy of using CapTCR-seq to track TILs in serial blood draws over the course of ACT immunotherapy 2) whether peripheral T cell repertoire statistics are associated with ACT response. In this study, 9 patients with cutaneous (n = 7) or mucosal (n = 2) melanoma received TIL ACT after chemotherapeutic depletion. Hybrid-capture CapTCR-seq was conducted on pre-/post-transfer peripheral blood mononuclear cells (PBMC) and cell-free DNA. RESULTS: Comparison between PBMC DNA, PBMC RNA, and circulating free DNA (cfDNA) repertoires demonstrated an increased presence of shared T cell clonotypes post-infusion when compared with baseline samples. Higher abundance of TIL clonotypes in the PBMC baseline and post-infusion DNA T cell repertoires and the presence of shared DNA T cell clonotypes between timepoints was seen in responders when compared with non-responders according to RECIST criteria. CONCLUSIONS: These results demonstrate effective tracking methodologies and suggest a predictive role for baseline repertoire statistics in response to the ACT of TILs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».