Blockage of immune checkpoint molecules increases T‐cell priming potential of dendritic cell vaccine
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cell (DC) -based cancer immunotherapy is one of the most important anti-cancer immunotherapies, and has been associated with variable efficiencies in different cancer types. It is well-known that tumor microenvironment plays a key role in the efficacy of various immunotherapies such as DC vaccine. Accordingly, the expression of programmed death ligand 1 (PD-L1) on DCs, which interacts with PD-1 on T cells, leads to inhibition of anti-tumor responses following presentation of tumor antigens by DCs to T cells. Therefore, we hypothesized that down-regulation of PD-L1 in DCs in association with silencing of PD-1 on T cells may lead to the enhancement of T-cell priming by DCs to have efficient anti-tumor T-cell responses. In this study, we silenced the expression of PD-L1 in DCs and programmed cell death protein 1 (PD-1) in T cells by small interfering RNA (siRNA) -loaded chitosan-dextran sulfate nanoparticles (NPs) and evaluated the DC phenotypic and functional characteristics and T-cell functions following tumor antigen recognition on DCs, ex vivo. Our results showed that synthesized NPs had good physicochemical characteristics (size 77·5 nm and zeta potential of 14·3) that were associated with efficient cellular uptake and target gene silencing. Moreover, PD-L1 silencing was associated with stimulatory characteristics of DCs. On the other hand, presentation of tumor antigens by PD-L1-negative DCs to PD-1-silenced T cells led to induction of potent T-cell responses. Our findings imply that PD-L1-silenced DCs can be considered as a potent immunotherapeutic approach in combination with PD-1-siRNA loaded NPs, however; further in vivo investigation is required in animal models.
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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 ».