Amplifying cancer vaccine responses by modifying pathogenic gene programs in tumor cells
Notice bibliographique
Résumé
Immunosuppressive factors, such as vascular endothelial growth factor, transforming growth factor-beta, prostaglandin E2, interleukin (IL)-10, and IL-6, are made frequently by cancer cells. These factors, along with others, can inhibit the development and function of tumor-reactive effector T cells and the clinical results of cancer vaccines. Production of these factors by tumor cells is associated with disease progression and may represent an active immune surveillance escape mechanism. However, a number of factors appear to be made directly in response to signaling molecules, such as RAS, AKT, and signal transducer and activator of transcription 3, which are activated as a result of genetic events that occur during oncogenesis. Methods to overcome the negative effects of immunosuppressive factors, which are "hard wired" into gene programs of cancer cells, might then improve the results of cancer vaccines. For example, specific blocking antibodies, which recognize such factors, or kinase inhibitors, which block the signaling pathways that lead to their production, could potentially be used as vaccine adjuvants. The effects of immunosuppressive factors may also be "turned off" by cytokines with tumor suppressor properties. The enhanced clinical and immunological effects of melanoma vaccines observed after the administration of high doses of interferon-alpha2b provide a "proof of principle" in human patients, that agents which counter the gene programs of cancer cells, causing them to intrinsically resist tumor-reactive T cells, may improve significantly the efficacy of cancer vaccines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».