Enhanced Killing of Primary Ovarian Cancer by Retargeting Autologous Cytokine-Induced Killer Cells with Bispecific Antibodies: A Preclinical Study
Notice bibliographique
Résumé
Cytokine-induced killer (CIK) cells are ex vivo activated and expanded CD8+ natural killer T cells that have been shown to have antitumor activity. This is the first study exploring cell killing of primary ovarian carcinoma cells with and without bispecific antibodies. Primary cancer cells and autologous CIK cells were collected from women with epithelial ovarian cancer. Bispecific antibodies against cancer antigen-125 (BSAbxCA125) and Her2 (BSAbxHer2) were developed using chemical heteroconjugation. On fluorescence-activated cell sorting analysis, the expansion of CIK cells resulted in a significant increase of CD3+CD8+ and CD3+CD56+ T cells. With enhancement by bispecific antibodies, the mean percent lysis in a 51Cr release assay of fresh ovarian cancer cells exposed to autologous CIK cells increased from 21.7 +/- 0.3% to 89.4 +/- 2.1% at an E:T ratio of 100:1 (P < 0.001). Anti-NKG2D antibodies attenuated the CIK activity by 56.8% on primary cells (P < 0.001). In a xenograft severe combined immunodeficient mouse model, real-time tumor regression and progression was visualized using a noninvasive in vivo bioluminescence imaging system. Four hours after CIK cell injection, we were able to visualize CD8+NKG2D+ CIK cells infiltrating Her2-expressing cancer cells on fluorescence microscopy. Mice that underwent adoptive transfer of CIK cells redirected with BSAbxCA125 and BSAbxHer2 had significant reduction in tumor burden (P < 0.001 and P < 0.001) and improvement in survival (P = 0.05 and P = 0.006) versus those treated with CIK cells alone. Bispecific antibodies significantly enhanced the cytotoxicity of CIK cells in primary ovarian cancer cells and in our in vivo mouse model. The mechanism of cytolysis seems to be mediated in part by the NKG2D receptor.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».