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Enregistrement W2056969658 · doi:10.1097/cji.0b013e31802cf3e3

“Pathogen-Mimicking” Nanoparticles for Vaccine Delivery to Dendritic Cells

2007· article· en· W2056969658 sur OpenAlexaff
Praveen Elamanchili, Christine M. E. Lutsiak, Samar Hamdy, Manish Diwan, John Samuel

Notice bibliographique

RevueJournal of Immunotherapy · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemPLGAAntigenAdjuvantDendritic cellProinflammatory cytokineAntigen-presenting cellT cellChemistryImmunologyBiologyIn vitroInflammationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations156
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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