OVEREXPRESSION OF TUMORPROTECTIVE CLUSTERIN PREVENTS EXHAUSTION OF TRANSGENIC T CELLS
Notice bibliographique
Résumé
1 Abstract T cell therapies, such as chimeric antigen receptor (CAR) T cells and T cell receptor (TCR) transgenic (tg) T cells, are a promising approach in the treatment of solid malignancies but are limited by T cell exhaustion caused by chronic antigen stimulation. Clusterin (CLU) is a chaperone protein known to protect both normal and malignant cells, from metabolic stress and reactive oxygen species (ROS). In this study, we investigated whether overexpression (OE) of CLU in TCRtg T cells and CAR-T cells respectively can reduce exhaustion induced by chronic antigen stimulation and enhance T cell functionality against Ewing sarcoma (EwS). Among other cytoprotective genes, we found that CLU was significantly downregulated in dysfunctional tumor infiltrating lymphocytes. Therefore, we engineered EwS-directed TCRtg T cells targeting a Chondromodulin-1 (Chm1)-derived peptide and GD2 CAR-T cells to overexpress CLU. We show here that CLU is downregulated in T cells following activation by tumor cells. CLU-overexpressing T cells exhibit decreased expression of exhaustion markers (PD1, LAG3) and reduced apoptosis after repetitive stimulation. These cells demonstrated improved infiltration into tumor spheroids and maintained functionality under hypoxic conditions. In vivo , CLU-overexpressing T cells showed enhanced persistence and a trend towards reduced tumor growth. Mechanistically, proteomic analysis suggested that reduced ribosomal activity might delay T cell exhaustion, implicating metabolic reprogramming. In conclusion, CLU OE in tg T cells enhances their persistence and functionality by mitigating exhaustion, possibly through modulation of ribosomal activity and metabolic pathways. This strategy holds potential for improving adoptive T cell therapies against solid tumors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».