HepG2 Attenuation Induced by RNase A Modulates Gene Profiling and Immunophenotypic Characterization of Some Immune Cells Operating in Cancer Vaccine
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) ranks as the third leading cause of cancer death. Attempts to induce an effective immune response against cancer by immunotherapeutic intervention, including activation of dendritic cells (DCs), were established. The present study was undertaken to investigate the attenuation of HepG2 cells using ribonuclease enzyme A (RNase A) as a possible biological factor to sensitize allogenic DCs and lymphocytes isolated from Egyptian HCC patients. Attenuation of HepG2 cells resulted in a significant increase in activated DC and T-lymphocyte markers, upregulation of CD44 gene expression and increased lactate dehydrogenase as well as interleukin-12 levels. In contrast, a significant decrease in mature DCs, B-cells, T-helper, cytotoxic T-cells, and NK-cells, as well as LMP-2 gene expression was recorded. In conclusion, the attenuation of HepG2 cells with RNase A and subsequent pulsation to allogenic DCs and lymphocytes caused a differential immune response. Further studies are recommended to explain the role of RNase A in modulating antigen expression on the tumor cell surface.
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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 ».