Part I: Targeted Particles for Cancer Immunotherapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cells (DCs) are the key antigen presenting cells that link innate and adaptive immunity. In the periphery, DCs capture antigens, process them and migrate into the regional lymph nodes where they could initiate antigen specific T cell immune responses. Immunotherapeutic strategies that aim to deliver tumor antigens specifically to DCs could not only boost anti-tumor immune responses but also could alleviate non-specific immune activation and/or unwanted side effects. Nano-sized particulate delivery systems are efficient modalities that can deliver tumor antigens to DCs in a targeted and specific manner. This review will provide general information on the rationale behind targeting antigens to DCs and the crucial role of DCs in initiating antigen specific T cell responses. Different strategies that have been employed in delivering antigens to DCs will be also discussed. A special emphasis will be put on specific targeting of cancer vaccine formulations to DC-specific receptors (e.g. CD11c, CD40, Fcγ, CCR6, pathogenic recognition receptors such as Toll-like receptors (TLRs) and C-type lectin receptors (CLRs)). Keywords: Cancer vaccines, dendritic cells, immunotherapy, nanotechnology, targeting, malignant cells, tumour antigens, tolerogenic DCs, immunostimulators, lymphoid organs, T cell repertoire, dendrites, peptides, viral vectors
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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