Quantifying Antibody Responses Induced by Antigen-Agnostic Immunotherapies
Notice bibliographique
Résumé
As the development and clinical application of cancer immunotherapies continue to expand, so does the need for novel methods to dissect their mechanisms of action. Antibodies are important effector molecules in cancer therapies due to their potential to bind directly to surface-expressed antigens and facilitate Fc receptor-mediated uptake of antigens by antigen-presenting cells. Quantifying antibodies that are specific for defined antigens is straightforward. However, we describe herein a preclinical method to evaluate tumor-associated and virus-specific antibody responses to antigen-agnostic immunotherapies. This method uses autologous tumor cells as reservoirs of bulk tumor antigens, which can be bound by antibodies from the serum or plasma of tumor-bearing mice. These antibodies can then be detected and quantified using isotype-specific secondary antibodies conjugated to a fluorochrome. Alternatively, virus-infected cells can be used as a source of viral antigens. This method will enable researchers to assess antibody responses following immunotherapies without requiring pre-defined antigens. Alternatively, total virus-specific antibody responses could be studied as an alternative to more limited virus-neutralizing antibody assays. Therefore, this method can facilitate studying the role of humoral responses in the context of immunotherapies, including those that rely on the use of viral vectors.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».