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G 融合蛋白保护通用嵌合抗体
最近的研究表明，利用基因编辑技术产生的通用嵌合抗原受体修饰 T (UCAR T) 细胞缺乏内源性 T 细胞受体和 β-2 微球蛋白 (B2M)，具有抗肿瘤活性并降低同种异体反应。然而，由于这些细胞缺乏人类白细胞抗原 (HLA) I 类分子表达，因此容易受到同种异体自然杀伤 (NK) 细胞的裂解。在这里，在抗 CD19 UCAR T (UCAR T-19) 细胞中进行了突变 B2M-HLA-E (mBE) 和 B2M-HLA-G (mBG) 融合蛋白的组成性表达，以防止同种异体 NK 细胞介导的裂解。在基因编辑的 Jurkat CAR19 细胞中观察到表达 mBE 或 mBG 的细胞抵抗 NK 细胞介导的裂解的能力。制备了组成性表达 mBE 和 mBG 融合蛋白的 UCAR T-19 细胞，并显示出有效且特异性的抗肿瘤活性。UCAR T-19 细胞中 mBE 和 mBG 融合蛋白的组成性表达可防止同种异体 NK 细胞介导的裂解。此外，这些细胞无法被同种异体 T 细胞识别。需要进行其他实验，包括动物模型和临床试验，以评估组成性表达 mBE 和 mBG 的 UCAR T-19 细胞的安全性和有效性。
T 细胞活化的基因特征可作为 SARS-CoV-2 特异性 T 细胞受体功能的预测指标
摘要：T 细胞在控制 SARS-CoV-2 感染中的重要性已得到广泛证实，但由于技术挑战，对这些反应质量的了解仍然有限。事实上，了解多克隆抗原特异性群体的 T 细胞受体 (TCR) 库的功能仍然需要繁琐的 T 细胞克隆或 TCR 重新表达和随后的表征工作。在这项工作中，我们表明，可以根据最近肽刺激引起的 T 细胞活化的基因特征区分高功能性和旁观者 TCR。先前通过肽再刺激和随后的单细胞 RNA 测序后细胞因子释放识别的 SARS-CoV-2 特异性 TCR 通过 CRISPR-Cas9 介导的基因编辑重新表达到适用于高通量筛选的基于 Jurkat 的报告细胞系系统中。我们可以观察到 SARS-CoV-2 表位识别的差异以及广泛的功能亲和力。通过将这些体外 TCR 工程功能数据与相应的表达 TCR 的亲本 T 细胞的转录组谱相关联，我们可以验证近期 T 细胞激活的基因特征是否准确识别和预测真正的 SARS-CoV-2 特异性 TCR。总之，这项工作为其他方法铺平了道路，这些方法可用于以大大提高通量的方式对全局抗原特异性 TCR 库进行功能分析。
使用基于保守模型的优化设计细胞类型的启动子序列
基因疗法有可能通过将治疗性遗传货物传递给疾病相关细胞来治疗疾病。对其广泛使用的一种局限性是缺乏较短的调节序列或启动子，该序列会差异地诱导靶细胞中传递的遗传货物的表达，从而最大程度地减少其他细胞类型的副作用。这种细胞类型特异性的启动子很难使用现有方法发现，需要手动策划或访问来自靶向和未靶向细胞的启动子驱动表达的大型数据集。基于模型的优化（MBO）已成为一种以自动化方式设计生物学序列的有效方法，最近已用于启动子设计方法。但是，这些方法仅使用昂贵的大型培训数据集进行了测试，并专注于为明显不同的细胞类型设计启动子，从而忽略了与与具有相似调节特征的紧密相关细胞类型设计启动子相关的复杂性。因此，我们引入了一个综合框架，用于利用MBO以数据有效的方式设计启动子，重点是发现类似细胞类型的启动子。我们将保守的目标模型（COM）用于MBO，并突出显示了实际的考虑因素，例如改善序列多样性，估算模型不确定性的最佳实践，并选择用于实验验证的最佳序列集。使用三种相对相似的血液癌细胞系（Jurkat，K562和THP1），我们表明我们的方法在实验验证了设计的序列后发现了许多新型细胞型特异性启动子。对于K562细胞，我们发现了一个启动子，该启动子的细胞类型特异性比最初用于训练模型的最初数据集高75.85％。
普雷特纳，克劳斯；萨达维，贾梅尔；马里奥·维鲁埃特
近几十年来，工业机器人已成为制造业中执行相对常规机械任务的工人越来越重要的替代品。全球工业机器人的存量强劲增长，尤其是自 2008-2009 年全球经济和金融危机以来（参见 Abeliansky 等人，2020 年；Prettner 和 Bloom，2020 年；Jurkat 等人，2022 年）。最近的研究表明，这种趋势给低技能工人的工资带来了下行压力，比高技能工人的工资压力更大（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018b，2020 年；Dauth 等人，2021 年；Cords 和 Prettner，2022 年）。结果，技能溢价增加了（参见 Lankisch 等人，2019 年；Prettner 和 Strulik，2020 年）。随着 2022 年秋季 ChatGPT 的出现，以及更普遍地说，随着最近人工智能 (AI) 取得的令人瞩目的进步，人们不禁要问，技能溢价的未来演变将受到怎样的影响（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018a）。这是因为，与工业机器人相比，人工智能主要取代了高技能工人执行的任务。例如，基于人工智能的模型和设备越来越多地用于诊断疾病、开发药物、编写报告、编码，或者只是在营销和研发等领域产生鼓舞人心的想法。由于这些任务通常是非例行的并且由高技能工人执行，人工智能可能会对他们的工资造成下行压力，从而也对技能溢价造成下行压力。为了分析人工智能对总体技能溢价的影响，我们开发了一个通用嵌套恒定替代弹性 (CES) 生产函数，其中机器人替代低技能工人，人工智能替代高技能工人。我们允许机器人和人工智能对不同技能水平的工人进行不完全替代，并推导出人工智能的出现会降低技能溢价的条件。
人工智能与技能溢价
近几十年来，工业机器人已成为制造业中执行相对常规机械任务的工人越来越重要的替代品。全球操作工业机器人的数量强劲增长，特别是自 2008-2009 年全球经济和金融危机以来（参见 Abeliansky 等人，2020 年；Prettner 和 Bloom，2020 年；Jurkat 等人，2022 年）。最近的研究表明，这种趋势给低技能工人的工资带来了下行压力，比高技能工人的工资压力更大（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018b，2020 年；Dauth 等人，2021 年；Cords 和 Prettner，2022 年）。因此，技能溢价增加了（参见 Lankisch 等人，2019 年；Prettner 和 Strulik，2020 年）。随着 2022 年秋季 ChatGPT 的出现，以及更广泛地说，随着人工智能 (AI) 近年来取得的令人瞩目的进步，人们开始思考技能溢价的未来演变将受到怎样的影响（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018a）。这是因为，与工业机器人相比，人工智能主要替代高技能工人执行的任务。例如，基于人工智能的模型和设备越来越多地用于诊断疾病、开发药物、撰写报告、编写代码，或者只是在营销和研发等领域产生鼓舞人心的想法。由于这些任务通常是非例行的，并且由高技能工人执行，人工智能可能会对他们的工资造成下行压力，从而也对技能溢价造成下行压力。为了分析人工智能对总体水平的技能溢价的影响，我们开发了一个一般嵌套的恒定替代弹性 (CES) 生产函数，其中机器人替代低技能工人，人工智能替代高技能工人。我们允许机器人和人工智能对不同技能水平的工人进行不完全替代，并推导出人工智能的出现会降低技能溢价的条件。
抗 KIT 单克隆抗体 CDX‐0159 在健康志愿者研究中诱导了深远而持久的肥大细胞抑制
图 1 CDX-0159 抑制 SCF 依赖性 KIT 活化和 MC 脱粒。（A）CDX-0159 与纯化的人类 KIT 胞外结构域 (huKIT-ECD) 和由膜近端二聚化结构域 Ig4 和 Ig5 (huKIT-D4D5) 组成的片段结合，效力难以区分。纯化的 KIT 蛋白固定在 ELISA 板中，然后用 CDX-0159 滴定。（B）流式细胞术证明与表达 KIT 的 M-07e 细胞结合，EC50 值为 153 ± 22 pM (C)。CDX-0159 完全阻断 10 nM 荧光标记的 SCF 与 M-07e 细胞的结合，效力为 118 ± 6 pM。 (D) 结果表明，CDX-0159 和 KIT 靶向 TKI 伊马替尼、培昔达替尼和阿伐普替尼可抑制表达人类 KIT 的 CHO 细胞中 SCF 依赖性 KIT 酪氨酸磷酸化。(E) CDX-0159 抑制 M-07E 细胞的 SCF 依赖性增殖的效果比伊马替尼更强。(F) 通过添加 100 ng/mL SCF，IgE 依赖性 MC 脱粒（以 β -己糖胺酶释放为衡量标准）显著增强。CDX-0159 完全抑制 SCF 依赖性 β -己糖胺酶释放。(G) CDX-0159 中的 Fc 沉默突变可消除 Fc γ R 依赖性 MC 活化。在用 IFN γ 预先处理上调 Fc γ RI 的 MC 中，CDX-0158 而非 CDX-0159 诱导 MC β-己糖胺酶释放。交联 IgE (xl-IgE) 加 SCF 用作阳性对照。(H) CDX-0159 不会引起可测量的 ADCC。使用报告分析法，使用具有 NFAT-荧光素酶报告元件的 Jurkat 细胞（受 Fc γ RIII 控制）作为效应细胞，使用 M-07e 作为靶细胞，Fc 沉默突变消除了用 CDX-0158 观察到的 ADCC。所有实验至少进行了 3 次独立时间。显示平均值和 SEM
摘要上下文：几种方法，例如抗体药物缀合物（ADC），嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）和最近双特异性抗
抽象的环境：几种方法，例如抗体药物缀合物（ADC），嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）和最近的双特异性抗体，已成功引入了B细胞淋巴瘤治疗中的创新武器。但是，对于罕见的T细胞淋巴瘤和白血病（例如PTCL），五年内的五年生存率在20多年中没有提高，并且迫切需要新的疗法。lis22，是类糖 - 人性化的多克隆抗体（GH-PAB）的第一个，同时针对多种肿瘤相关的抗原。在这项研究中，我们广泛地表征了LIS22在T细胞血液癌的临床前模型中的安全性和功效。材料和方法：LIS22诱导抗体依赖性细胞毒性（ADCC），抗体依赖性细胞吞噬作用（ADCP），补体依赖性细胞毒性（CDC）和凋亡对血液学细胞细胞系和外围血液中的血液学细胞系和凋亡进行了测试。为了评估LIS22in PTCL患者的靶向和识别，我们使用组织微阵列（TMA）评估了LIS22对患者活检（n = 119）的免疫标记。LIS22的疗效。在单鼠猴子中评估了该药物的药代动力学和安全性，并重复发给50mg/kg。结果：LIS22通过几种机制起作用，以30µg/ml的速度起作用，它通过CDC（以70％），ADCP（以49％）的形式诱导细胞毒性，ADCC（分别为41％）（41％）和凋亡（分别为30％）HPB-All Human T血液癌细胞系，但在PBMC中不进行。它能够杀死多达100％的癌细胞而不会影响PBMC。lis22在血液学恶性细胞系中表现出有效的体外抗肿瘤活性，它诱导了特定的肿瘤细胞CDC（EC50 = 41.4±28.9Ug/ml）。均显示出对T细胞血液癌的效力明显更高，对健康血细胞的毒性没有毒性。在免疫标记测定中，对PTCL患者活检（染色高达93％）的LIS22示例性反应。
基于CRISPR的基因组编辑 - 茎 - disease-model- ...
抽象的干细胞，特别诱导的多能干细胞（IPSC），对再生医学和治疗治疗的未来有希望。最近，使用Talens和CRISPR来实现基因组工程目的和疾病模型的产生，已经实现了干细胞和祖细胞的操纵。但是，缺乏先进的技术一直在阻碍目前的研究和发现速度。改善的分娩可以帮助加速研究新疗法，并有助于理解疾病途径和机制。我们已经证明了lipofectamine®3000是改进的DNA递送试剂，可以实现胚胎干细胞（ESC）和IPSC中各种质粒DNA的最佳转染效率，这些质粒DNA和IPSC在传统上很难转发。替代DNA，mRNA的转染要求货物仅进入细胞质，而不是细胞核，因此降低了整合的风险，更重要的是大大提高了转染效率。在最近的一项研究中，我们在胚胎干细胞和IPSC中使用了一种特异性递送试剂Lipofectamine Messengermax™，并在Cas9-MRNA和GRNA复合物中显示了成功的遗传裂解。与质粒CAS9方法相比，CAS9 RNA方法的核酸酶介导的百分比率提高了。最近，我们已经表明，提高的indel速率直接改善了多路复用的靶向并减少脱靶效应。CAS9 RNP复合物可以在细胞进入时立即起作用，因为不需要转录和翻译。新开发的工作流程，由cas9-核糖核蛋白和专门开发的转染试剂Lipofectamine crisprmax™组成，可在Jurkat T细胞和IPSC中产生超过80％的Indel率。此外，该复合物可以从细胞中迅速清除，从而最大程度地减少了脱靶裂解事件的机会。将这些进步综合起来大大改善了下游工作流程，可以更轻松地进行干细胞操作，并增强敲入或敲除细胞模型和转基因小动物模型的产生。引言患者衍生的IPSC通过使能够进入活体供体无法获得的细胞群体，从而在细胞疗法和体外疾病建模中提供了令人兴奋的潜力。随着最近发现特定基因编辑的发现，这种真正的力量即将快到。除了特定于站点的编辑外，具有开发两个具有等基因背景的细胞模型的能力，使研究人员具有研究途径或综合征中单个突变的真实影响的潜力，进而开发了先进的疗法和治疗方法。
H5N1（禽流感）合成RNA片段
指导文档NIST研究级测试材料10263所提供的材料是NIST研究级测试材料（RGTM）。该材料不是NIST标准参考材料®或NIST参考材料。nist rgtms。目的：NIST研究级测试材料（RGTM）10263是在协作的基础上提供的，以供接收者评估该材料的潜在健身性，作为RT-QPCR分析开发和评估，校准RT-QPCR方法的参考材料，RT-QPCR方法的校准以及对其他H5N1控制材料进行基准标记。有关更多详细信息，请访问https://www.nist.gov/programs-projects/h5-influenza-posistive-controls。描述：RGTM 10263的单位由三个组件组成，标有如下标记的部分：a：ha_h5，b：na_n1，c：mp part b：na_n1。在缓冲溶液中，每个组件在5 ng/µl Jurkat RNA的背景下包含大约100μl的靶RNA。所有目标RNA序列与A/American Wigeon/South Carolina/22/2021 CVV Reastortant病毒菌株匹配。A部分的靶RNA包含来自H5血凝蛋白基因的序列，B部分的靶RNA包含来自N1神经氨酸酶基因的序列，而C部分C的靶RNA包含来自基质蛋白基因的序列。本文档的“ NIST其他信息”部分列出了每个部分目标RNA的遗传序列信息。结果报告：请通过电子邮件将有关您在RGTM 10263的经验的评论和反馈返回h5flu@nist.gov，不迟于收到材料后60天。使用期限：接收者可以从收据开始使用RGTM 10263，直到收件人完成该材料的适应性评估或材料的名义到2029年11月1日的象征性到期日期。安全：RGTM 10263用于研究用途。这是一种人类源材料。RGTM 10263是一种生物安全级材料，应根据适用的联邦，州和/或地方法规以及根据接收者组织的政策和程序来处理。存储：应将材料冷冻在-80°C下。使用说明：在室温下解冻管。一旦解冻，Vortex短暂地，短暂离心并重复。注意：材料的多个冻融可能会导致浓度较低的估计值。NIST技术联系人：Megan Cleveland，Megan.cleveland@nist.gov，301-975-5473免责声明：可以在此信息表中确定某些商业设备，工具或材料，以充分指定实验程序。这种标识并不意味着国家标准与技术研究所的建议或认可，也不意味着确定的材料或设备必然是最适合该目的的材料或设备。