GENERATION OF AN EFFECTIVE IN VIVO CTL RESPONSE USINGVACCINE APPROACHES IN A MODEL OF AUTOIMMUNITY
Notice bibliographique
Résumé
Background: Various interactions between tumours and their environment make it difficult to determine the factors that are essential to the induction of a robust CTL response by immunotherapeutic strategies against tissue antigens. We therefore sought to develop a model of autoimmunity, in which vaccine strategies could be evaluated for their ability to elicit CTL activity towards a model antigen. Methods: Transgenic mice expressing lymphocytic choriomeningitis virus glycoprotein (LCMV-gp) specifically in the insulin-producing beta-islets of the pancreas allowed anti-beta islet CTL responses to be measured by blood glucose levels, tetramer and intracellular cytokine staining. Peptide vaccines consisted of i.v. administration of the known immunodominant epitopesof LCMV-gp alongside dendritic cell (DC) maturation stimuli. DC vaccines consisted of i.v.administration of 2x10^6 mature LCMV-gp peptide-pulsed bone-marrow-derived DC. Results: While administration of antigenic peptides with adjuvants and/or costimulatory molecules were ineffective, DC vaccination induced hyperglycemia in approximately 70% of mice. Interestingly, while a class II epitope was not required for induction of autoimmunity, pulsing with a single class I epitope was insufficient. Furthermore, while tetramer-positive populations could be seen in the blood of peptide-vaccinated mice, no such population is seen in DC-treated mice. Conclusions: The lack of correlation between presence of tetramer-positive populations in the blood and effective beta-islet cell cytolysis underlines the requirement for better markers of CTL activity inclinical trials. These results demonstrate the effectiveness of DC vaccination in this model and allow for further investigation of the factors that direct a strong CD8+ T-cell response towards tissue antigens.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».