Enhancing Immune Responses to Cancer Vaccines Using Multi-Site Injections
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For a vaccine to be effective it must induce a sufficiently robust and specific immune response. Multi-site injection protocols can increase the titers of rabies virus-neutralizing antibodies. Hypothetically, spreading a vaccine dose across multiple lymphatic drainage regions could also potentiate T cell responses. We used a replication-deficient adenovirus serotype 5-vectored cancer vaccine targeting the melanoma-associated antigen dopachrome tautomerase. Clinically, high numbers of tumor-infiltrating CD8+ T cells are a positive prognostic indicator. As such, there is interest in maximizing tumor-specific T cell responses. Our findings confirm a positive correlation between the number of tumor-specific T cells and survival. More importantly, we show for the first time that using multiple injection sites could increase the number of vaccine-induced CD8+ T cells specific for a self-tumor antigen. Further, the number of tumor antigen-specific antibodies, as well CD8+ T cells specific for a foreign antigen could also be enhanced. Our results show that multi-site vaccination induces higher magnitude immune responses than a single-bolus injection. This provides a very simple and almost cost-free strategy to potentially improve the efficacy of any current and future vaccine. Broader clinical adoption of multi-site vaccination protocols for the treatment of cancers and infectious diseases should be given serious consideration.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».