Tumor therapy in mice via antigen targeting to a novel, DC-restricted C-type lectin
Notice bibliographique
Résumé
The mouse CD8alpha+ DC subset excels at cross-presentation of antigen, which can elicit robust CTL responses. A receptor allowing specific antigen targeting to this subset and its equivalent in humans would therefore be useful for the induction of antitumor CTLs. Here, we have characterized a C-type lectin of the NK cell receptor group that we named DC, NK lectin group receptor-1 (DNGR-1). DNGR-1 was found to be expressed in mice at high levels by CD8+ DCs and at low levels by plasmacytoid DCs but not by other hematopoietic cells. Human DNGR-1 was also restricted in expression to a small subset of blood DCs that bear similarities to mouse CD8alpha+ DCs. The selective expression pattern and observed endocytic activity of DNGR-1 suggested that it could be used for antigen targeting to DCs. Consistent with this notion, antigen epitopes covalently coupled to an antibody specific for mouse DNGR-1 were selectively cross-presented by CD8alpha+ DCs in vivo and, when given with adjuvants, induced potent CTL responses. When the antigens corresponded to tumor-expressed peptides, treatment with the antibody conjugate and adjuvant could prevent development or mediate eradication of B16 melanoma lung pseudometastases. We conclude that DNGR-1 is a novel, highly specific marker of mouse and human DC subsets that can be exploited for CTL cross-priming and tumor therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».