Murine renal cell carcinoma: evaluation of a dendritic‐cell tumour vaccine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To use a murine model of renal cell carcinoma (RCC), Renca, to aid in developing a dendritic cell (DC)-mediated tumour vaccine for RCC; as conventional therapy has been unsuccessful for RCC and therapy using immune modulators has had limited success, novel therapies enhancing further the immune system must be developed. MATERIALS AND METHODS: DCs were obtained from mouse bone marrow enriched for the haematopoietic progenitors, and cultured in the presence of interleukin-4 and granulocyte macrophage-colony stimulating factor. In vivo vaccines and in vitro proliferation assays were used to assess ability of the DCs to present tumour antigen. RESULTS: The presence of DCs was confirmed in the cultures by fluorescent-activated cell sorting analysis. In vivo, tumour-bearing animals receiving tumour extract-pulsed DCs as a vaccine showed a two to threefold reduction in tumour growth at day 12 and day 16 but no significant difference at day 28. In vitro, tumour extract-pulsed DCs stimulated significant proliferation of splenocytes from naive animals but not tumour-bearing animals. In addition, splenocytes from tumour-bearing animals had an attenuated immune response in vitro. CONCLUSION: These results show that it is possible to use the DC vaccine to modulate the immune response to achieve an antitumour effect, but further manipulation of the DC vaccine may be needed to overcome the tumour-induced immune suppression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».