Different immunogenicity but similar antitumor efficacy of two DNA vaccines coding for an antigen secreted in different membrane vesicle‐associated forms
Notice bibliographique
Résumé
The induction of an active immune response to control or eliminate tumours is still an unfulfilled challenge. We focused on plasmid DNA vaccines using an innovative approach whereby the antigen is expressed in association with extracellular vesicles (EVs) to facilitate antigen cross-presentation and improve induced immunity. Our two groups had independently shown previously that DNA vaccines encoding EV-associated antigens are more efficient at inducing cytotoxic T-cell responses than vaccines encoding the non-EV-associated antigen. Here, we compared our two approaches to associate the ovalbumin (OVA) antigen to EVs: (a) by fusion to the lipid-binding domain C1C2 of MFGE8(=lactadherin), which is exposed on the surface of secreted membrane vesicles; and (b) by fusion to retroviral Gag capsid protein, which is incorporated inside membrane-enclosed virus-like particles. Plasmids encoding either form of modified OVA were used as DNA-based vaccines (i.e. injected into mice to allow in vivo expression of the antigen associated to EVs). We show that both DNA vaccines induced, with similar efficiency, OVA-specific CD8(+) T cells and total IgG antibodies. By contrast, each vaccine preferentially stimulated different isotypes of immunoglobulins, and the OVA-C1C2-encoding vaccine favoured antigen-specific CD4(+) T lymphocyte induction as compared to the Gag-OVA vaccine. Nevertheless, both OVA-C1C2 and Gag-OVA vaccines efficiently prevented in vivo outgrowth of OVA-expressing tumours and reduced tumour progression when administered to tumour-bearing mice, although with variable efficacies depending on the tumour models. DNA vaccines encoding EV-associated antigens are thus promising immunotherapy tools in cancer but also potentially other diseases.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».