Interleukin‐12 immunotherapy in a murine model of leukemia
Notice bibliographique
Résumé
To improve the efficacy of interleukin‐12 (IL‐12) therapy using different dosage and administration protocols than those previously used in clinic, a model of murine acute lymphoblastic leukemia (ALL) was developed employing the well‐characterized cell line 70Z/3. Administration of low dose IL‐12 by two separate methods each led to efficient tumor clearance but by way of distinct mechanisms. Direct IL‐12 administration resulted in tumor rejection by the canonical pathway, ultimately mediated by CD8 + cytotoxic T lymphocytes (CTL). However, when 70Z/3 cells themselves were transduced with a novel lentiviral vector system to express IL‐12, in vivo depletion experiments demonstrated that a CD4 + cell population alone was absolutely required for tumor rejection but not CD8 + CTLs. We also observed that the outcome of therapy is dependent more on the number and quality of cellular interactions than on the absolute amount of IL‐12 administered. An example of such a cellular interaction might be that of an IL‐12 secreting tumor cell with an antigen presenting cell, a dendritic cell or macrophage, which subsequently interacts with a CD4 + cell to induce an effector response. For this interaction to be effective, the tumor cell must produce IL‐12 above a certain threshold. Overall, our studies highlight that the method of IL‐12 administration can have a significant impact on the outcome of treatment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».