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Enregistrement W2035159547 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-4285

Abstract 4285: Visualizing cancer vaccine clearance <i>in vivo</i> using magnetic resonance imaging

2012· article· en· W2035159547 sur OpenAlexaff
Kim Brewer, Kerry Lake, Nicole A. Pelot, Drew R. DeBay, Andrea Penwell, Genevieve Weir, Chris Bowen, Mohan Karkada, Marc Mansour

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensNational Research Council Institute for BiodiagnosticsImmunovaccine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdjuvantBiodistributionImmunotherapyImmune systemMedicineCancer vaccineContext (archaeology)Magnetic resonance imagingCancerAntigenVaccinationCancer immunotherapyCytotoxic T cellCancer researchImmunologyIn vivoInternal medicineChemistryBiologyIn vitroRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a powerful tool in the evaluation of immunotherapies, since it permits non-invasive longitudinal assessment of tumor growth, and as our group has previously demonstrated, it allows monitoring of immune response via volumetric changes in lymph nodes (LNs) adjacent to (inguinal LNs) or distant from (popliteal LNs) the site of vaccination. MRI also offers potential for visualizing the uptake behavior of vaccines such as DepoVaxTM, a novel liposome-in-oil-based vaccine platform developed by Immunovaccine Inc. In the context of cancer immunotherapy, this platform uses tumor-associated antigens (TAA), adjuvant and stimulator of T helper cells encapsulated in liposomes and suspended in oil. The oil substrate of the DepoVaxTM immunotherapy vaccine platform acts as an adjuvant that greatly increases the potency of the vaccines, eliciting a strong cytotoxic T-cell response, and also permits longitudinal visualization of the vaccine site with MRI. However, this does not reveal any information about the clearance time of the individual vaccine components, particularly the TAAs. By attaching superparamagnetic iron oxide (SPIO) to the TAA and then encapsulating it in liposomes, it is possible to visualize the biodistribution of the TAA over time using MRI and evaluate whether there is truly a slow clearance of the antigen from the depot site, facilitating a prolonged immune response. In this study, tumor-bearing mice challenged with C3 cells (HPV16 tumor model) were evaluated for the longitudinal clearance of the DepoVaxTM vaccine components using SPIO conjugated to the TAA or associated with the lipid component of the vaccine. The SPIO-conjugated antigen was also tested in a Montanide® oil emulsion vaccine as a control. Over the course of this study, we observed the vaccine being distributed to the surrounding tissue from the injection site, and the antigen was actively transported from the vaccine depot site. The iron-labeled antigen cleared slowly but consistently, decreasing by approximately 40% over 35 days. This study provides direct in vivo evidence that DepoVaxTM resides at the vaccine injection site for a prolonged period of time, increasing exposure to antigen in a controlled fashion, which is likely a key factor in the enhanced immune response elicited by this novel depot vaccine. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 4285. doi:1538-7445.AM2012-4285

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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