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Enregistrement W2964505104 · doi:10.1021/acsomega.9b00489

Codelivery of mRNA with α-Galactosylceramide Using a New Lipopolyplex Formulation Induces a Strong Antitumor Response upon Intravenous Administration

2019· article· en· W2964505104 sur OpenAlexafffund
María L. Guevara, Zachary Jilesen, David F. Stojdl, Stefano Persano

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteChildren's Hospital of Eastern Ontario Foundation
Mots-clésIn vivoMessenger RNAAdjuvantImmune systemCancer immunotherapyAntigenAcquired immune systemIn vitroDendritic cellImmunotherapyCancer researchChemistryImmunologyBiologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, the use of mRNA-based vaccines for cancer immunotherapy has gained growing attention. Several studies have shown that mRNA delivered in a vectorized format can generate a robust and efficient immune response. In this work, a new lipopolyplex vector (multi-LP), incorporating the immune adjuvant α-galactosylceramide (α-GalCer) and a multivalent cationic lipid, was proposed for the in vivo delivery of mRNA into antigen-presenting cells. We demonstrate that dendritic cells (DCs) can be targeted in vivo by intravenous administration of a α-GalCer-/mRNA-loaded multi-LP vector, without the need for its functionalization with cell-specific antibodies or ligands. The multi-LP nanoparticles loaded with a reporter mRNA efficiently led to high expression of the enhanced green fluorescence protein in DCs both in vitro and in vivo, exhibiting an intrinsic selectivity for DCs. Finally, the TRP2-mRNA/α-GalCer-based multi-LP vaccine induced a significant therapeutic effect against a highly malignant B16-F10 melanoma tumor. This study provides the first evidence that a combination of antigen-mRNA and α-GalCer can be used as an effective antitumor vaccine, inducing strong innate and adaptive immune responses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations55
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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