Immunostimulatory Properties of the Human Ortholog of the GMCSF/IL2 Fusion Protein for Cell Based Therapy.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract NK cells constitute a potential candidate for cancer cell therapy because they express a diverse array of inhibitory and activating receptors, which recognize and kill infected or tumor cells without prior immune sensitization. However, autologous NK cell mediated adoptive immunotherapy is restricted due to insufficient cytolytic activity of NK cells from patient with aggressive malignancies. In contrast, the infusion of alloreactive NK cells has shown more successful outcomes in the treatment of cancer, but this approach also presents difficulties such as the high doses of cytokines required to induce NK cell expansion ex vivo, which may also sensitize NK cells to apoptosis. Therefore, a critical issue for NK cell based therapy is the use of appropriate growth factors or cytokines that promote NK cell expansion and activation. We have previously shown that a murine GM-CSF/IL-2 fusion protein (aka GIFT2) displays novel antitumor properties in vivo compared to both cytokines in combination regarding tumor site recruitment of macrophages and significant functional NK cell infiltration [Stagg et al., Cancer Research (December 2004)]. In the present work, we found that human GIFT2 will lead to a substantial two fold proliferation of human blood-derived NK cells which is significantly (p<0.05) superior to either IL2 or GMCSF single cytokine treatment or both cytokines combined at equimolar concentration. In addition, we observed that GIFT2 leads to robust expression of NK-cell activation markers CD69 and CD107a. In conclusion, the human GIFT2 fusokine is a novel and potent tool for ex vivo expansion of activated NK cells which may be of use in cell-based immunotherapy of cancer.
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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) | 0,001 | 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 ».