Targeting Apoptotic Tumor Cells to FcγR Provides Efficient and Versatile Vaccination Against Tumors by Dendritic Cells
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cells (DCs) loaded with tumor-associated Ags (TAAs) act as potent adjuvant that initiates antitumor immune responses in vivo. However, TAA-based DC vaccination requires prior identification of TAAs. Apoptotic tumor cells (ATCs) can be an excellent source for DC loading because their potential uncharacterized Ags would be efficiently presented to T cells without any prior characterization and isolation of these Ags. However, ATCs alone are considered to be inefficient for activating antitumor immunity, possibly because of their inability to induce DC maturation. In this study, the aim was to enhance antitumor immune response by taking advantage of ATCs that have been opsonized with IgG (ATC-immune complexes, ATC-ICs) so as to target them to FcR for IgG (FcgammaRs) on DCs. It was found that when compared with ATCs, ATC-ICs were efficiently internalized by DCs via FcgammaRs, and this process induced maturation of DCs, which was more efficient than that of ATCs. Importantly, ATC-IC loading was shown to be more efficient than ATCs alone in its capacity for inducing antitumor immunity in vivo, in terms of cytotoxic T cell induction and tumor rejection. These results show that using ATC-ICs may overcome the limitations and may enhance the immune response of current ATC-based DC vaccination therapy.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».