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Enregistrement W2773596288 · doi:10.1080/2162402x.2017.1407897

Oncolytic viruses sensitize human tumor cells for NY-ESO-1 tumor antigen recognition by CD4+ effector T cells.

2017· article· en· W2773596288 sur OpenAlexaff
Tiphaine Delaunay, Mathilde Violland, Nicolas Boisgerault, Soizic Dutoit, Virginie Vignard, Christian Münz, Monique Gannagé, Brigitte Dréno, Kristīne Vaivode, Dace Pjanova, Nathalie Labarrière, Yaohe Wang, E. Antonio Chiocca, Fabrice Le Bœuf, John C. Bell, Philippe Erbs, Frédéric Tangy, Marc Grégoire, Jean‐François Fonteneau

Notice bibliographique

RevueOncoImmunology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilAgence Nationale de la RecherchePancreatic Cancer UK
Mots-clésOncolytic virusCytotoxic T cellAntigenCancer researchclone (Java method)Immune systemImmunotherapyBiologyVirologyMelanomaVesicular stomatitis virusCancer immunotherapyImmunologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

-specific CD4+ cytotoxic T cell clone, NY67. We then confirmed this result in a second model with an HLA-DP4+ melanoma cell line that expresses a low amount of NY-ESO-1. Recognition of this cell line by the NY67 clone is largely increased in the presence of OV productive infection. Altogether, our results show for the first time another mechanism of stimulation of the anti-tumor immune response by OV, via the loading of tumor cells with TAA that sensitizes them for direct recognition by specific effector CD4+ T cells, supporting the use of OV for cancer immunotherapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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