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Enregistrement W2904657629 · doi:10.1002/adhm.201801091

Dendritic Cell Membrane Vesicles for Activation and Maintenance of Antigen‐Specific T Cells

2018· article· en· W2904657629 sur OpenAlexfundno aff
Lukasz J. Ochyl, James J. Moon

Notice bibliographique

RevueAdvanced Healthcare Materials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCongressionally Directed Medical Research ProgramsNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesAlberta Emerald FoundationMelanoma Research AllianceEmerald FoundationU.S. Department of DefenseDOD Peer Reviewed Cancer Research ProgramNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésVesicleCell biologyAntigenCellMembraneAntigen-presenting cellDendritic cellCell membraneT cellChemistryBiophysicsImmunologyBiologyImmune systemBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell membranes have recently gained attention as a promising drug delivery system. Here, dendritic cell membrane vesicles (DC-MVs) are examined as a platform to promote T cell responses. Nanosized DC-MVs are derived from DCs pretreated with monophosphoryl lipid A (MPLA), a FDA-approved immunostimulatory adjuvant. These "mature" DC-MVs activate DCs in vitro and increase their expression of costimulatory markers. DC-MVs also promote cross-priming of antigen-specific T cells in vitro, increasing their survival and CD25 expression. In addition, these mature DC-MVs potently augment the expansion of adoptively transferred CD8+ T cells in vivo, generating twofold to fourfold higher frequency of antigen-specific T cells, compared with other control formulations, including "immature" DC-MVs obtained without the MPLA pretreatment. Taken together, these results suggest that DC-MVs are an effective delivery platform for T cell activation and may serve as a potential delivery system for improving adoptive T cell therapy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations49
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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