Transient Treg depletion enhances therapeutic anti‐cancer vaccination
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Regulatory T cells (Treg) play an important role in suppressing anti- immunity and their depletion has been linked to improved outcomes. To better understand the role of Treg in limiting the efficacy of anti-cancer immunity, we used a Diphtheria toxin (DTX) transgenic mouse model to specifically target and deplete Treg. METHODS: Tumor bearing BALB/c FoxP3.dtr transgenic mice were subjected to different treatment protocols, with or without Treg depletion and tumor growth and survival monitored. RESULTS: DTX specifically depleted Treg in a transient, dose-dependent manner. Treg depletion correlated with delayed tumor growth, increased effector T cell (Teff) activation, and enhanced survival in a range of solid tumors. Tumor regression was dependent on Teffs as depletion of both CD4 and CD8 T cells completely abrogated any survival benefit. Severe morbidity following Treg depletion was only observed, when consecutive doses of DTX were given during peak CD8 T cell activation, demonstrating that Treg can be depleted on multiple occasions, but only when CD8 T cell activation has returned to base line levels. Finally, we show that even minimal Treg depletion is sufficient to significantly improve the efficacy of tumor-peptide vaccination. CONCLUSIONS: BALB/c.FoxP3.dtr mice are an ideal model to investigate the full therapeutic potential of Treg depletion to boost anti-tumor immunity. DTX-mediated Treg depletion is transient, dose-dependent, and leads to strong anti-tumor immunity and complete tumor regression at high doses, while enhancing the efficacy of tumor-specific vaccination at low doses. Together this data highlight the importance of Treg manipulation as a useful strategy for enhancing current and future cancer immunotherapies.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».