Perioperative Influenza Vaccination Reduces Postoperative Metastatic Disease by Reversing Surgery-Induced Dysfunction in Natural Killer Cells
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Surgical removal of solid primary tumors is an essential component of cancer treatment. Surgery-induced dysfunction in natural killer (NK) cells has been linked to the development of metastases in animal models and patients with cancer. We investigated the activation of NK cells using influenza vaccine in the perioperative period to eradicate micrometastatic disease. EXPERIMENTAL DESIGN: Both the B16lacZ and 4T1 tumor models in immunocompetent mice were used to assess the in vivo efficacy of perioperative influenza vaccine administration. In healthy human donors and cancer surgery patients, we assessed NK cell function pre- and post-influenza vaccination using both in vivo and ex vivo assays. RESULTS: Using the TLR3 agonist poly(I:C), we showed as proof-of-principle that perioperative administration of a nonspecific innate immune stimulant can inhibit surgery-induced dysfunction in NK cells and attenuate metastases. Next, we assessed a panel of prophylactic vaccines for NK cell activation and determined that inactivated influenza vaccine was the best candidate for perioperative administration. Perioperative influenza vaccine significantly reduced tumor metastases and improved NK cytotoxicity in preclinical tumor models. Significantly, IFNα is the main cytokine mediator for the therapeutic effect of influenza vaccination. In human studies, influenza vaccine significantly enhanced NK cell activity in healthy human donors and cancer surgery patients. CONCLUSION: These results provide the preclinical rationale to pursue future clinical trials of perioperative NK cell activation, using vaccination in cancer surgery patients. Research into perioperative immune therapy is warranted to prevent immune dysfunction following surgery and eradicate metastatic disease.
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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 ».