MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7132882460

Allogeneic Double Negative T cell Therapy as a Novel Treatment for AML Patients

2019· dissertation· W7132882460 sur OpenAlexaff
Jong Seok Lee

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2019
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésT cellLeukemiaPeripheral blood mononuclear cellPriming (agriculture)TransplantationBone marrowMinimal residual diseaseGraft-versus-host diseaseDisease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Allogeneic bone marrow transplantation (allo-BMT) is a potentially curative treatment for high-risk leukemia patients. However, a high disease relapse rate caused by residual disease and an associated toxicity such as graft-vs.-host disease (GvHD) remain as major issues that hamper recipients' survival. Many forms of immunosuppressants to control GvHD increase the risk of disease relapse, and therefore, there is an unmet need for a treatment that can target chemotherapy-resistant blasts with low off-tumor toxicity. Approaches to prevent GvHD while maintaining or enhancing graft-versus-leukemia (GvL) are the ‘Holy Grail’ for allo-BMT patients. CD3+ CD4- CD8- double negative T cell (DNT) is an unconventional mature T cell subset found in periphery. In this thesis, I have developed a method to expand therapeutically-relevant numbers of clinical-grade DNTs obtained from healthy donors (HDs) and extensively characterized them. I demonstrated that ex vivo expanded HD-DNTs target an array of leukemic cell lines and primary AML cells including chemotherapy-resistant patient samples in vitro and significantly reduce the leukemia load in patient-derived xenograft (PDX) models. Unlike CD4+ and CD8+ conventional T (Tconv) cells, DNTs do not attack normal allogeneic cells and normal xenogeneic tissues in vitro and in xenograft models. Further, potentials of using allogeneic DNTs as an off-the-shelf adoptive cell therapy have been demonstrated herein, including resistance to host-versus-graft (HvG) rejection and lack of GvHD-inducing activities. Interestingly, allogeneic DNTs effectively suppressed proliferation of Tconv cells and prevented priming of CD8+ T cells against allogeneic antigens, and infusion of DNTs with human peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) into mice suppressed xenogeneic GvHD caused by Tconv cells. Notably, co-infusion of DNTs and PBMC into leukemia-bearing recipient eradicated the disease while suppressing tissue damage caused by Tconv cells. Collectively, in this thesis, I have developed a novel form of a cellular therapy for leukemia patients that has potentials to be used as an off-the-shelf treatment as a monotherapy or as a follow-up therapy to allo-BMT.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,340 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpaceMême sujetCAR-T cell therapy researchTravaux en français237 207