Therapy of established B16-F10 melanoma tumors by a single vaccination of CTL/T helper peptides in VacciMax®
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Melanoma tumors are known to express antigens that usually induce weak immune responses of short duration. Expression of both tumor-associated antigens p53 and TRP2 by melanoma cells raises the possibility of simultaneously targeting more than one antigen in a therapeutic vaccine. In this report, we show that VacciMax (VM), a novel liposome-based vaccine delivery platform, can increase the immunogenicity of melanoma associated antigens, resulting in tumor elimination. METHODS: C57BL/6 mice bearing B16-F10 melanoma tumors were vaccinated subcutaneously 6 days post tumor implantation with a mixture of synthetic peptides (modified p53: 232-240, TRP-2: 181-188 and PADRE) and CpG. Tumor growth was monitored and antigen-specific splenocyte responses were assayed by ELISPOT. RESULTS: Vaccine formulated in VM increased the number of both TRP2- and p53-specific IFN-gamma producing splenocytes following a single vaccination. Vaccine formulated without VM resulted only in enhanced IFN-gamma producing splenocytes to one CTL epitopes (TRP2:180-188), suggesting that VM overcomes antigen dominance and enhances immunogenicity of multiple epitopes. Vaccination of mice bearing 6-day old B16-F10 tumors with both TRP2 and p53-peptides formulated in VM successfully eradicated tumors in all mice. A control vaccine which contained all ingredients except liposomes resulted in eradication of tumors in no more than 20% of mice. CONCLUSION: A single administration of VM is capable of inducing an effective CTL response to multiple tumor-associated antigens. The responses generated were able to reject 6-day old B16-F10 tumors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».