Mreg Activity in Tumor Response to Photodynamic Therapy and Photodynamic Therapy-Generated Cancer Vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Myeloid regulatory cells (Mregs) are, together with regulatory T cells (Tregs), a dominant effector population responsible for restriction of the duration and strength of antitumor immune response. Photodynamic therapy (PDT) and cancer vaccines generated by PDT are modalities whose effectiveness in tumor destruction is closely dependent on the associated antitumor immune response. The present study investigated whether the immunodepletion of granulocytic Mregs in host mice by anti-GR1 antibody would improve the response of tumors to PDT or PDT vaccines in these animals. Anti-GR1 administration immediately after Temoporfin-PDT of mouse SCCVII tumors abrogated curative effect of PDT. The opposite effect, increasing PDT-mediated tumor cure-rates was attained by delaying anti-GR1 treatment to 1 h post PDT. With PDT vaccines, multiple anti-GR1 administrations (days 0, 4, and 8 post vaccination) improved the therapy response with SCCVII tumors. The results with PDT suggest that neutrophils (boosting antitumor effect of this therapy) that are engaged immediately after photodynamic light treatment are within one hour replaced with a different myeloid population, presumably Mregs that hampers the therapy-mediated antitumor effect. Anti-GR1 antibody, when used with optimal timing, can improve the efficacy of both PDT of tumors in situ and PDT-generated cancer vaccines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».