Priming with Dendritic Cells Can Generate Strong Cytotoxic T Cell Responses to Chronic Myelogenous Leukemia Cells In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cells (DC) are antigen-presenting cells that can elicit potent antigen-specific responses. Since the development of techniques to cultivate these cells from peripheral blood, there has been a great deal of interest in their use in immunotherapeutic strategies. Here we show that morphologically, phenotypically, and functionally characteristic DC can be generated in vitro from peripheral blood mononuclear cells (PBMC) isolated from frozen apheresis product (AP) of cancer patients. These DC, when pulsed with whole-tumor lysate, protein, or RNA from a chronic myelogenous leukemia (CML) cell line, can induce anti-CML specific cytotoxicity in vitro by autologous cytotoxic T lymphocytes (CTL). RNA and protein-pulsed DC were more effective than lysate-pulsed DC at inducing cytotoxicity at low effector:target (E:T) ratios. These results were comparable to those obtained when fresh healthy peripheral blood was used as the source of PBMC, indicating that neither the malignant state of the patient nor the storage period detrimentally affected the generation or functionality of DC. CML cells were found to increase their level of MHC class I expression after exposure to CTL and pulsed DC thereby becoming better targets. These investigations lend support for the utilization of DC to generate anti-tumor responses in CML.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».