CTLA-4 Blockade Expands Infiltrating T Cells and Inhibits Cancer Cell Repopulation during the Intervals of Chemotherapy in Murine Mesothelioma
Notice bibliographique
Résumé
Cancer immunotherapy has shown promising results when combined with chemotherapy. Blocking CTLA-4 signaling by monoclonal antibody between cycles of chemotherapy may inhibit cancer cell repopulation and enhance the antitumoral immune reaction, thus improve the efficacy of chemotherapy in mesothelioma. The impact of CTLA-4 blockade on the early stage of tumor development was evaluated in a subcutaneous murine mesothelioma model. CTLA-4 blocking antibody was administered following each cycle of chemotherapy, and monotherapy was included as controls. Antitumor effect was evaluated by tumor growth delay and survival of the animals. Tumor cell repopulation was quantified by bromodeoxyuridine incorporation and Ki67 by immunohistochemistry and/or flow cytometry. In vitro cell killing was determined by classic chromium-released assay, and reverse transcription PCR (RT-PCR) was carried out to determine the gene expression of associated cytokines. Anti-CTLA-4 monoclonal antibody was able to inhibit tumor growth at early stage of tumor development. Antitumor effect was achieved by administration of CTLA-4 blockade between cycles of chemotherapy. Tumor cell repopulation during the intervals of cisplatin was inhibited by CTLA-4 blockade. Anti-CTLA-4 therapy gave rise to an increased number of CD4 and CD8 T cells infiltrating the tumor. RT-PCR showed that the gene expression of interleukin IL-2, IFN-γ, granzyme B, and perforin increased in the tumor milieu. Blockade of CTLA-4 signaling showed effective anticancer effect, correlating with inhibiting cancer cell repopulation between cycles of chemotherapy and upregulating tumor-infiltrating T lymphocytes, cytokines, and cytolytic enzymes in a murine mesothelioma model.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».