Dendritic cells loaded with exosomes derived from cancer stem cell‐enriched spheroids as a potential immunotherapeutic option
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer stem cells (CSCs) are responsible for therapeutic resistance and recurrence in colorectal cancer. Despite advances in immunotherapy, the inability to specifically eradicate CSCs has led to treatment failure. Hence, identification of appropriate antigen sources is a major challenge in designing dendritic cell (DC)‐based therapeutic strategies against CSCs. Here, in an in vitro model using the HT‐29 colon cancer cell line, we explored the efficacy of DCs loaded with exosomes derived from CSC‐enriched colonospheres (CSCenr‐EXOs) as an antigen source in activating CSC‐specific T‐cell responses. HT‐29 lysate, HT‐29‐EXOs and CSCenr lysate were independently assessed as separate antigen sources. Having confirmed CSCs enrichment in spheroids, CSCenr‐EXOs were purified and characterized, and their impact on DC maturation was investigated. Finally, the impact of the antigen‐pulsed DCs on the proliferation rate and also spheroid destructive capacity of autologous T cells was assessed. CSCenr‐EXOs similar to other antigen groups had no suppressive/negative impacts on phenotypic maturation of DCs as judged by the expression level of costimulatory molecules. Notably, similar to CSCenr lysate, CSCenr‐EXOs significantly increased the IL‐12/IL‐10 ratio in supernatants of mature DCs. CSCenr‐EXO‐loaded DCs effectively promoted T‐cell proliferation. Importantly, T cells stimulated with CSCenr‐EXOs disrupted spheroids' structure. Thus, CSCenr‐EXOs present a novel and promising antigen source that in combination with conventional tumour bulk‐derived antigens should be further explored in pre‐clinical immunotherapeutic settings for the efficacy in hampering recurrence and metastatic spread.
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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) | 0,000 | 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 ».