Enhanced Antitumor Immunity Elicited by Dendritic Cell Vaccines Is a Result of Their Ability to Engage Both CTL and IFNγ-producing NK Cells
Notice bibliographique
Résumé
Activation of cytotoxic T lymphocytes (CTLs) is a primary goal of many cancer vaccination therapies. We have evaluated two vaccination platforms, dendritic cells (DCs) and recombinant adenoviruses (rAds), for their ability to elicit CTL response and antitumor protection. Although rAd was more potent in CTL priming, DC vaccination provided greater protective and therapeutic antitumor activity. Subsequent analyses ruled out the possibility that the two vaccines elicit qualitatively distinct CTL, and demonstrated instead that DCs could better engage natural killer (NK) cells as an additional effector mechanism. We demonstrated that, although both DCs and rAd can stimulate rapid NK expansion, only DC-activated NK cells are able to produce interferon-gamma (IFN gamma) and mediate antitumor protection. Moreover, our data showed that exogenously delivered DCs preferentially engaged the Mac-1(high)CD27(high) NK subset, thereby suggesting that this NK population plays a predominant role in NK:DC interaction. Interestingly, at least 3 days were required for DC-triggered NK cells to acquire effector functions, indicating that a similar priming process operates between T cells and NK cells. Our results suggest that the nature of the vaccine platform can determine the relative involvement of NK and T cells in antitumor immunity, and that methods to augment NK function should be included in vaccination strategies in order to complement CTL-mediated control of tumor growth.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».