Bone Marrow-Derived Dendritic Cell Vaccination of Dogs with Naturally Occurring Melanoma by Using Human gp100 Antigen
Notice bibliographique
Résumé
Canine malignant melanoma (CMM) is a common and aggressive form of cancer in dogs. Established therapeutic approaches such as surgery, chemotherapy, and radiation therapy (RT) have not proven curative. As a coadjuvant of RT and to enhance the antimelanoma immune response, we characterized dendritic cells (DCs) from the bone marrow (BM) of dogs with CMM, ex vivo, for use in therapeutic vaccines. BM mononuclear cells from 3 dogs with melanoma and from 1 healthy dog were cultured for 12 days in media supplemented with recombinant human granulocyte-macrophage colony stimulating factor, stem cell factor, tumor necrosis factor, and Flt-3 ligand. On day 11, DCs were transduced with an adenovirus vector encoding a xenoantigen, human melanoma antigen gp100. Each dog received 3 subcutaneous vaccinations over a 4-month period. Phenotypic analysis of the expanded DC population demonstrated expression of CD11c/CD18 and major histocompatibility complex class II surface markers, and ultrastructural features characteristic of DCs were observed on electron microscopy. On functional analysis, these DCs were able to stimulate allo-reactivity and capture and express gp100. One dog demonstrated antigen-specific cytotoxic T lymphocyte (CTL) activity in peripheral blood lymphocytes. This dog has displayed no clinical signs, either locally or systemically, of recurrent melanoma 48 months after initial DC injection. However, another dog, which was CTL negative, relapsed 22 months after vaccination. Ex vivo DC expansion is feasible for immunotherapy of spontaneous cancers in outbred dogs.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».