“Pathogen-Mimicking” Nanoparticles for Vaccine Delivery to Dendritic Cells
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Notice bibliographique
Résumé
A clinically relevant delivery system that can efficiently target and deliver antigens and adjuvant to dendritic cells (DCs) is under active investigation. Immunization with antigens and immunomodulators encapsulated in poly(D,L-lactic-co-glycolic acid) (PLGA) nanoparticles elicits potent cellular immune responses; but understanding how this mode of delivery affects DCs and priming of naive T cells needs further investigation. In the current study, we assessed the extent of maturation of DCs after treatment with monophosphoryl lipid A (MPLA) encapsulated in PLGA nanoparticles and the generation of primary T-cell immune responses elicited by DCs loaded with antigens using this approach. Results indicated that DCs up-regulated the expression of surface maturation markers and demonstrated an enhanced allostimulatory capacity after treatment with MPLA containing PLGA nanoparticles. Treatment of DCs with MPLA containing nanoparticles released high amounts of proinflammatory and TH1 (T helper 1) polarizing cytokines and chemokines greater than that achieved by MPLA in solution. The delivery of ovalbumin in PLGA nanoparticles to DCs induced potent in vitro and in vivo antigen-specific primary TH1 immune responses that were furthermore enhanced with codelivery of MPLA along with the antigen in the nanoparticle formulation. Delivery of MUC1 lipopeptide (BLP25, a cancer vaccine candidate) and MPLA in PLGA nanoparticles to human DCs induced proliferation of MUC1 reactive T cells in vitro demonstrating the break in tolerance to self-antigen MUC1. These results demonstrated that targeting antigens along with toll-like receptor ligands in PLGA nanoparticles to DCs is a promising approach for generating potent TH1 polarizing immune responses that can potentially override self-tolerance mechanisms and become beneficial in the immunotherapy of cancer and infectious diseases.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle