Anti-Idiotype Antibodies in Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Idiotypes, that is the collections of any immunoglobulin’s specific epitopes, have been historically used in different ways for cancer treatment as immunotherapy tools. Inherently, the way they are actually employed mostly depends on the type of tumor cell target. The first such attempts consisted in the administration of monoclonal, anti-idiotype antibodies to patients with B-cell-lymphoma. They were able to show clinical activity, but were later abandoned due to both logistical constrains and the emergence of idiotype variants which could escape their action. Later, idiotype antibodies were also used as vaccines to stimulate the patient’s immune system against the same type of tumors, a setting in which our group has provided the first formal proof of principle of clinical benefit associated with the use of a human cancer vaccine. Several approaches to enhance the efficacy of these idiotype vaccines have been described in recent years, some of them with encouraging results. Meanwhile, new emerging immunotherapeutic strategies have been developed to target idiotypes mimicking idiotype-unrelated, tumor-associated or tumor-specific antigens displayed by several types of solid tumors. The results from those studies seem to support the concept of a decreased self-tolerance against these antigens when vaccination is successful. Of course, it remains of capital importance to better define what successful vaccination means. For instance, it is not clear whether the induction of an idiotype-specific humoral and/or cellular response needs to be documented to imply clinical efficacy or whether the latter may be achieved even when the former cannot be formally demonstrated. All in all, due to the wide application potential of idiotype-based immunotherapy, by means of this review we intend to cover both main achievements and open questions respectively obtained and still been faced by this experimental line of clinical research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».