Predictive biomarkers validation of CD3+ cell apheresis yield in CAR-T manufacturing for diffuse large B-cell lymphoma: a machine learning approach
8.5
来源：
Nature
关键字：
de novo drug design
发布时间：
2025-11-28 23:57
摘要：
本研究探讨了在CAR-T细胞制造过程中，影响CD3+细胞采集效率的关键因素。通过对98名大B细胞淋巴瘤患者的分析，采用机器学习方法识别出CD3+细胞绝对数量、NK细胞百分比和血液总量等因素对采集效率的显著影响。研究结果为优化CAR-T细胞治疗提供了新的思路，具有重要的临床应用潜力。
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关键证据
机器学习模型识别出影响CD3+细胞采集的关键特征。
研究在98名患者中验证了CD3+细胞的采集效率。
结果显示，血液总量和NK细胞百分比对采集效率有显著影响。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究探讨了在CAR-T细胞制造过程中，影响CD3+细胞采集效率的关键因素。通过对98名大B细胞淋巴瘤患者的分析，采用机器学习方法识别出CD3+细胞绝对数量、NK细胞百分比和血液总量等因素对采集效率的显著影响。研究结果为优化CAR-T细胞治疗提供了新的思路，具有重要的临床应用潜力。