Spontaneous Mammary Tumors Differ Widely in Their Inherent Sensitivity to Adoptively Transferred T Cells
Notice bibliographique
Résumé
Immunotherapy of cancer can lead to the selection of antigen loss variants, which provides strong rationale to target oncogenes that are essential for tumor growth or viability. To investigate this concept, we tagged the HER2/neu oncogene with epitopes from ovalbumin to confer recognition by T-cell receptor transgenic CD8(+) (OT-I) and CD4(+) (OT-II) T cells. Transgenic mice expressing neu(OT-I/OT-II) developed mammary adenocarcinomas at 6 to 10 months of age. Adoptively transferred naive OT-I cells (with or without OT-II cells) proliferated vigorously on encountering neu(OT-I/OT-II)-expressing tumors. This was followed by the complete regression of 37% of tumors, whereas others showed partial/stable responses (40%) or progressive disease (23%). Those tumors undergoing complete regression never recurred. In mice with multiple primary tumors, simultaneous regressions and nonregressions were often seen, indicating that immune evasion occurred at a local rather than systemic level. The majority of nonregressing tumors expressed Neu(OT-I/OT-II) and MHC class I, and many avoided rejection through a profound block to T-cell infiltration. Thus, T cells directed against an essential oncogene can permanently eradicate a subset of spontaneous, established mammary tumors. However, in other tumors, local barriers severely limit the therapeutic response. To maximize the efficacy of immunotherapy against spontaneous cancers, predictive strategies that take into account the heterogeneity of the tumor microenvironment will be required.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».