Cell-based cancer gene therapy: breaking tolerance or inducing autoimmunity?
Notice bibliographique
Résumé
This review examines the mechanisms involved in anti-tumor immunity and how peptides present in many tumor types (tumor-associated antigens) are recognized by T cells from tumor-bearing cancer patients. Tumor-associated antigens are derived from proteins that are also expressed in normal cells. It is predicted that immune responses to such peptides will be compromised by self-tolerance or that stimulation of effective immune responses will be accompanied by autoimmunity. We also consider that the immunity induced against two autoantigens, which are highly conserved in vertebrates, involve qualitatively different mechanisms, such as the production of antibodies and cell-mediated immune responses. However, both pathways lead to tumor immunity and identical phenotypic manifestations of autoimmunity. Appropriate selection of the optimal tumor antigen is critical for the induction of an anti-tumor immune response. Thus, we stress that the methods for antigen presentation using dendritic cells play a critical role in the development of tumor vaccines, to break immune tolerance and induce a strong immune response against them. The viability and feasibility of expansion of canine dendritic cells from bone marrow and peripheral blood ex vivo for the treatment of spontaneous cancers in dogs is also discussed.
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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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».