Nanovaccine‐Based Strategies to Overcome Challenges in the Whole Vaccination Cascade for Tumor Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Nanovaccine-based immunotherapy (NBI) has received greater attention recently for its potential to prime tumor-specific immunity and establish a long-term immune memory that prevents tumor recurrence. Despite encouraging results in the recent studies, there are still numerous challenges to be tackled for eliciting potent antitumor immunity using NBI strategies. Based on the principles that govern immune response, here it is proposed that these challenges need to be addressed at the five critical cascading events: Loading tumor-specific antigens by nanoscale drug delivery systems (L); Draining tumor antigens to lymph nodes (D); Internalization by dendritic cells (DCs) (I); Maturation of DCs by costimulatory signaling (M); and Presenting tumor-peptide-major histocompatibility complexes to T cells (P) (LDIMP cascade in short). This review provides a detailed and objective overview of emerging NBI strategies to improve the efficacy of nanovaccines in each step of the LDIMP cascade. It is concluded that the balance between each step must be optimized by delicate designing and modification of nanovaccines and by combining with complementary approaches to provide a synergistic immunity in the fight against cancer.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».