Engineering antigen specific T regulatory cells for transplant tolerance (P2148)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract T regulatory cells (Tregs) are critical for self-tolerance and are being pursued as a potential cell therapy in transplantation and autoimmunity. While polyclonal Tregs can prevent transplant rejection in mice, allo-antigen specific Tregs are more potent. A chimeric antigen receptor (CAR) may be an effective way to make ag-specific Tregs in suitable numbers for the clinic. CARs are created by combining antibody variable domains with T cell receptor signaling domains. However, CARs for Treg cell therapy must a) function within the distinct signaling network of Tregs and b) recognize a transplant-relevant antigen. CAR function in Tregs was assessed by transducing sorted cells with a highly-expressed, humanized HER2 CAR. Cells were labeled with proliferation dye and assessed for their ability to respond to target antigen. Two CARs specific for HLA-A2 were generated by cloning the variable portions of the anti-A2 antibody from a hybridoma, creating a single chain antibody and ligating it in frame in the humanized CAR. These CARs were assessed for expression and activity by flow cytometry, and cytotoxicity and proliferation assays. Preliminary data suggests that CARs can induce strong, ag-specific proliferation in human Tregs and that an ag-specific HLA-A2 CAR has been generated. Further work includes determining the effect of CAR stimulation on Treg phenotype via cytokine staining and suppression assays, and optimizing the surface expression of the HLA-A2 CAR via phage display.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».