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Record W3154877229 · doi:10.71781/31218

Nouvelles approches dans l’immunothérapie de la leucémie aigüe lymphoblastique utilisant les récepteurs chimériques d’antigène

2020· dissertation· fr· W3154877229 on OpenAlexfundno aff
A. Colamartino

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicChronic Lymphocytic Leukemia Research
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchFondation ARC pour la Recherche sur le CancerInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
KeywordsMedicineMolecular biologyBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’immunothérapie a permis des avancées majeures dans la thérapie du cancer. Le traitement par des cellules T modifiées pour exprimer un récepteur chimérique d’antigène (CAR) a changé complètement la vision de la thérapie de la leucémie. L’efficacité de ce traitement sur des cancers résistants, a ouvert la voie à la thérapie cellulaire et génique dans ce contexte. Malgré les premiers résultats très positifs, il s’avère que l’épuisement cellulaire et la perte des cellules T thérapeutiques est un problème majeur pour maintenir l’efficacité de la thérapie CAR et prévenir les rechutes. Les travaux présentés dans cette thèse visent à permettre l’utilisation d’autres types cellulaires pour la thérapie CAR. L’hypothèse de travail est que les cellules NK ou les cellules souches hématopoïétiques (HSC) permettrait de dépasser les limites de la thérapie CAR utilisant les cellules T. Pour permettre l’utilisation des cellules NK, un des problèmes technique est la transduction par les vecteurs viraux. Les travaux présentés ici démontrent que l’utilisation de l’enveloppe BaEV permet une transduction efficace des NK avec un vecteur lentiviral. Par cette méthode nous avons pu générer de grandes quantités de cellules NK transduites avec un CAR, prouvant la possibilité d’utiliser les NK dans la thérapie CAR. L’utilisation des HSC dans la thérapie CAR, permettrait de produire des cellules CAR T en permanence pour renouveler les cellules T épuisées. Cependant, la surexpression d’un récepteur CAR sur toutes les cellules dérivant des HSC pourrait être un problème. Pour permettre l’utilisation des HSC, nous avons développé des promoteurs spécifiques courts restreignant l’expression du transgène à une population précise. Nous avons prouvé la spécificité d’un promoteur T et démontré la possibilité de l’utiliser dans le contexte de la thérapie CAR utilisant les HSC. Ces travaux sont une preuve de concept de l’utilisation d’autres cellules que les cellules T dans la thérapie CAR.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.014

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.211
Teacher spread0.204 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
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