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Enregistrement W4417412714 · doi:10.33540/3350

Empowering CAR T Cell Therapy

2025· dissertation· W4417412714 sur OpenAlexaff
Thomas Kimman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGranzyme BCytotoxic T cellT cellChimeric antigen receptorGranzymeImmune systemImmunotherapyEffector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chimeric antigen receptors (CAR) T cell therapies have already demonstrated favourable clinical outcomes, however tumor resistance mechanisms remain a major obstacle. This thesis focuses on the primary function of CAR T cells in cancer therapy: the mechanisms by which they kill tumor cells. By gaining a fundamental understanding of how CAR T cells induce tumor cell death and how tumors resist this cytotoxicity, we can design new strategies to overcome resistance while avoiding systemic side effects. The main mechanism by which CAR T cells eliminate tumor cells is through the release of cytotoxic granule contents into the target cell. The key effector protein that induces regulated cell death (apoptosis) is granzyme B. In human biology, Serpin B9 is known as a specific inhibitor of granzyme B. Chapter 2 identifies Serpin B9 as a novel intrinsic resistance mechanism to CD19- and CD20-directed CAR T cell therapy. Previous studies have shown that preclinical inhibition of MCL-1 can effectively eliminate multiple myeloma (MM) cells. However, clinical trials have revealed severe systemic toxicity associated with MCL-1 inhibition, halting further clinical development. To make this potentially effective strategy feasible, we investigated synergistic combinations of clinically available agents. Chapter 3 demonstrates that inhibition of P70S6K1 and MCL-1 has a synergistic effect, thereby allowing treatment with lower doses of MCL-1 inhibitors and minimizing adverse effects. In Chapter 4, we explore innovative methods to specifically target MCL-1 in MM. To this end, we developed a strategy to express the MCL-1 antagonist NOXA within the cytotoxic granules of BCMA-targeted CAR T cells. We show that NOXA can be directed to the granules by fusing it to granzyme B. Upon recognition of an MM cell, NOXA is released into the tumor cell. This arming of BCMA CAR T cells with a pro-apoptotic NOXA, enhances their antitumor activity. Besides we also reveal MCL-1 expression by MM cells as a CAR T resistance mechanism. Chapter 5 describes an international patent filing related to fusion proteins based on the NOXA scaffold. In this approach, the effector BH3 domain of NOXA can be exchanged with BH3 domains from other pro-apoptotic BCL-2 family proteins. This design could support personalized therapies tailored to tumor-specific dependencies on survival proteins. Cytotoxic T cells mainly induce apoptosis. This clean form of cell death does not release inflammatory mediators such as damage-associated molecular patterns (DAMPs). In Chapter 6, we take the first steps toward using our CARgo delivery method to induce immunogenic cell death in vitro. We anticipate that inducing an immunogenic form of tumor cell death could shift the balance in favor of tumor-clearing CAR T cells, especially in solid tumor settings where T cell infiltration is limited. Collectively, this thesis provides new insights into intrinsic tumor resistance mechanisms involving Serpin B9 and MCL-1, and presents innovative strategies using CAR T cells to deliver pro-apoptotic or immunogenic cell death–inducing proteins to tumor cells. Together, these studies mark a step forward in overcoming resistance and advancing the next generation of CAR T cell therapies.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
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