FB
Franziska Blaeschke
Author with expertise in Chimeric Antigen Receptor T Cell Therapy
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
8
(63% Open Access)
Cited by:
259
h-index:
21
/
i10-index:
30
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
54

Hybrid ssDNA repair templates enable high yield genome engineering in primary cells for disease modeling and cell therapy manufacturing

Brian Shy et al.Sep 4, 2021
Abstract CRISPR-Cas9 offers unprecedented opportunities to modify genome sequences in primary human cells to study disease variants and reprogram cell functions for next-generation cellular therapies. CRISPR has several potential advantages over widely used retroviral vectors including: 1) site-specific transgene insertion via homology directed repair (HDR), and 2) reductions in the cost and complexity of genome modification. Despite rapid progress with ex vivo CRISPR genome engineering, many novel research and clinical applications would be enabled by methods to further improve knock-in efficiency and the absolute yield of live knock-in cells, especially with large HDR templates (HDRT). We recently reported that Cas9 target sequences (CTS) could be introduced into double-stranded DNA (dsDNA) HDRTs to improve knock-in, but yields and efficiencies were limited by toxicity at high HDRT concentrations. Here we developed a novel system that takes advantage of lower toxicity with single-stranded DNA (ssDNA). We designed hybrid ssDNA HDRTs that incorporate CTS sites and were able to boost knock-in percentages by >5-fold and live cell yields by >7-fold relative to dsDNA HDRTs with CTS. Knock-in efficiency and yield with ssCTS HDRTs were increased further with small molecule inhibitor combinations to improve HDR. We demonstrate application of these methods across a variety of target loci, knock-in constructs, and primary human cell types to reach ultra-high HDR efficiencies (>80-90%) which we use for pathogenic gene variant modeling and universal gene replacement strategies for IL2RA and CTLA4 mutations associated with mendelian immune disorders. Finally, we develop a GMP-compatible method for fully non-viral CAR-T cell manufacturing, demonstrating knock-in efficiencies of 46-62% and generating yields of >1.5 x 10 9 CAR+ T cells, well above current doses for adoptive cellular therapies. Taken together, we present a comprehensive non-viral approach to model disease associated mutations and re-write targeted genome sequences to program immune cell therapies at a scale compatible with future clinical application.
54
Citation17
0
Save
48

Modular Pooled Discovery of Synthetic Knockin Sequences to Program Durable Cell Therapies

Franziska Blaeschke et al.Jul 27, 2022
SUMMARY Chronic stimulation can cause T cell dysfunction and limit efficacy of cellular immunotherapies. CRISPR screens have nominated gene targets for engineered T cells, but improved methods are required to compare large numbers of synthetic knockin sequences to reprogram cell functions. Here, we developed Modular Pooled Knockin Screening (ModPoKI), an adaptable platform for modular construction of DNA knockin libraries using barcoded multicistronic adaptors. We built two ModPoKI libraries of 100 transcription factors (TFs) and 129 natural and synthetic surface receptors. Over 20 ModPoKI screens across human TCR and CAR T cells in diverse conditions identified a transcription factor AP4 (TFAP4) construct to enhance long-term T cell fitness and anti-cancer function in vitro and in vivo . ModPoKI’s modularity allowed us to generate a ∼10,000-member library of TF combinations. Non-viral knockin of a combined BATF-TFAP4 polycistronic construct further enhanced function in vivo . ModPoKI facilitates discovery of complex gene constructs to program cellular functions. Highlights Modular pooled knockins of hundreds of TF and surface receptor constructs combined with different antigen receptors Chronic stimulation screens discover programs to improve T cell persistence Combinatorial knockin screens with ∼10,000 transcription factor combinations BATF-TFAP4 dual knockin construct improves CAR T cell function in vitro and in vivo
48
Citation4
0
Save
0

Systematic identification of cancer-specific MHC-binding peptides with RAVEN

Michaela Baldauf et al.Sep 24, 2017
Immunotherapy can revolutionize anti-cancer therapy if specific targets are available. Recurrent somatic mutations in the exome can create highly specific neo-antigens. However, especially pediatric cancers are oligo-mutated and hardly exhibit recurrent neo-antigens. Yet, immunogenic peptides encoded by cancer-specific genes (CSGs), which are virtually not expressed in normal tissues, may enable a targeted immunotherapy of such cancers. Here, we describe an algorithm and provide a user-friendly software named RAVEN (Rich Analysis of Variable gene Expressions in Numerous tissues), which automatizes the systematic and fast identification of CSG-encoded peptides highly affine to Major Histocompatibility Complexes (MHC) starting from publicly available gene expression data. We applied RAVEN to a dataset assembled from more than 2,700 simultaneously normalized gene expression microarrays comprising 50 tumor entities, with a focus on sarcomas and pediatric cancers, and 71 normal tissue types. RAVEN performed a transcriptome-wide scan in each cancer entity for gender-specific CSGs. As a proof-of-concept we identified several established CSGs, but also many novel candidates potentially suitable for targeting multiple cancer types. The specific expression of the most promising CSGs was validated by qRT-PCR in cancer cell lines and by immunohistochemistry in a comprehensive tissue-microarray comprising 412 samples. Subsequently, RAVEN identified likely immunogenic peptides encoded by these CSGs by predicting the affinity to MHCs. Putative highly affine peptides were automatically crosschecked with the UniProt protein-database to exclude sequence identity with abundantly expressed proteins. The predicted affinity of selected peptides was validated in T2-cell peptide-binding assays in which many showed similar kinetics to a very immunogenic influenza control peptide. Collectively, we provide a comprehensive, exquisitely curated and validated catalogue of cancer-specific and highly MHC-affine peptides across 50 cancer entities. In addition, we developed an intuitive and freely available software to easily apply our algorithm to any gene expression dataset (https://github.com/JSGerke/RAVENsoftware). We anticipate that our peptide libraries and software constitute a rich resource to accelerate the development of novel immunotherapies.