Comparative analysis of antitumor activity of CD40L, RANKL, and 4‐1BBL <i>in vivo</i> following intratumoral administration of viral vectors or transduced dendritic cells
Notice bibliographique
Résumé
The tumor necrosis factor (TNF) family comprises a group of ligands that regulate cell proliferation, differentiation, activation, maturation and apoptosis through interaction with the corresponding TNF receptor family members. In this study, we have evaluated whether adenovirus-mediated intratumoral gene transfer of CD40L, RANKL, or 4-1BBL elicits an immune response to established murine MC38 and TS/A tumors. Intratumoral administration of the recombinant adenoviral vectors expressing CD40L, RANKL or 4-1BBL 7 days post-tumor cell inoculation resulted in significant inhibition of MC38 tumor growth for all three ligands when compared with control groups treated with either saline or control adenovirus. However, intratumoral injection of Ad-4-1BBL or Ad-CD40L resulted in a significantly stronger inhibition of TS/A tumor progression than did Ad-RANKL treatment. We also demonstrated that intratumoral administration of dendritic cells (DC) transduced with adenoviral vectors encoding the TNF-related ligands resulted in a significant inhibition of MC38 tumor growth as compared with control groups treated with Ad-LacZ-transduced DC or saline-treated DC. In addition, DC overexpressing CD40L secreted considerably more IL-12 and expressed higher levels of the co-stimulatory molecules, CD80, CD86 and CD40, than did DC overexpressing LacZ, 4-1BBL or RANKL. We have also demonstrated that DC/CD40L, DC/4-1BBL, and DC/RANKL survived significantly longer than control DC or DC infected with the LacZ vector. Taken together, these results demonstrate that adenoviral gene transfer of CD40L, RANKL or 4-1BBL elicit a significant antitumor effect in two different tumor models, with CD40L gene transfer inducing the strongest antitumor effect.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».