Combination of a T cell activating therapy and anti-phosphatidylserine enhances anti-tumour immune responses in a HPV16 E7-expressing C3 tumour model
Notice bibliographique
Résumé
T cells and drives antigen-specific cytotoxic T cells into tumours. Cancer cells upregulate phosphatidylserine (PS) on the cell surface as a mechanism to induce an immunosuppressive microenvironment. Development of anti-PS targeting antibodies have highlighted the ability of a PS-blockade to enhance tumour control by T cells by releasing immunosuppression. Here, C57BL/6 mice were implanted with HPV16 E7 target-expressing C3 tumours and subjected to low dose intermittent cyclophosphamide (CPA) in combination with DPX-R9F treatment targeting an E7 antigen with and without anti-PS and/or anti-PD-1 targeting antibodies. Immune responses were assessed via IFN-γ ELISPOT assay and the tumour microenvironment was further analyzed using RT-qPCR. We show that the combination of DPX-R9F and PS-targeting antibodies with and without anti-PD-1 demonstrated increased efficacy compared to untreated controls. All treatments containing DPX-R9F led to T cell activation as assessed by IFN-γ ELISPOT. Furthermore, DPX-R9F/anti-PS treatment significantly elevated cytotoxic T cells, macrophages and dendritic cells based on RT-qPCR analysis. Overall, our data indicates that anti-tumour responses are driven through a variety of immune cells within this model and highlights the need to investigate combination therapies which increase tumour immune infiltration, such as anti-phosphotidylserine.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».