Magnetic Enrichment of Dendritic Cell Vaccine in Lymph Node with Fluorescent-Magnetic Nanoparticles Enhanced Cancer Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cell (DC) migration to the lymph node is a key component of DC-based immunotherapy.However, the DC homing rate to the lymphoid tissues is poor, thus hindering the DC-mediated activation of antigen-specific T cells.Here, we developed a system using fluorescent magnetic nanoparticles (α-AP-fmNPs; loaded with antigen peptide, iron oxide nanoparticles, and indocyanine green) in combination with magnetic pull force (MPF) to successfully manipulate DC migration in vitro and in vivo.α-AP-fmNPs endowed DCs with MPF-responsiveness, antigen presentation, and simultaneous optical and magnetic resonance imaging detectability.We showed for the first time that α-AP-fmNP-loaded DCs were sensitive to MPF, and their migration efficiency could be dramatically improved both in vitro and in vivo through MPF treatment.Due to the enhanced migration of DCs, MPF treatment significantly augmented antitumor efficacy of the nanoparticle-loaded DCs.Therefore, we have developed a biocompatible approach with which to improve the homing efficiency of DCs and subsequent anti-tumor efficacy, and track their migration by multi-modality imaging, with great potential applications for DC-based cancer immunotherapy.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».