Enhancing T cell responses and tumour immunity by vaccination with peptides conjugated to a weak NKT cell agonist
Notice bibliographique
Résumé
Activated NKT cells can stimulate antigen-presenting cells leading to enhanced peptide antigen-specific immunity. However, administration of potent NKT cell agonists like α-galactosylceramide (α-GalCer) can be associated with release of high levels of cytokines, and in some situations, hepatotoxicity. Here we show that it is possible to provoke sufficient NKT cell activity to stimulate strong antigen-specific T cell responses without these unwanted effects. This was achieved by chemically conjugating antigenic peptides to α-galactosylphytosphingosine (α-GalPhs), an NKT cell agonist with very weak activity based on structural characterisation and biological assays. Conjugation improved delivery to antigen-presenting cells in vivo, while use of a cathepsin-sensitive linker to release the α-GalPhs and peptide within the same cell promoted strong T cell activation and therapeutic anti-tumour responses in mice. The conjugates activated human NKT cells and enhanced human T cell responses to a viral peptide in vitro. Accordingly, we have demonstrated a means to safely exploit the immunostimulatory properties of NKT cells to enhance T cell activation for virus- and tumour-specific immunity.
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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) | 0,001 | 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 ».