Engineering immunoproteasome-expressing mesenchymal stromal cells: A potent cellular vaccine for lymphoma and melanoma in mice
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cells (DCs) excel at cross-presenting antigens, but their effectiveness as cancer vaccine is limited. Here, we describe a vaccination approach using mesenchymal stromal cells (MSCs) engineered to express the immunoproteasome complex (MSC-IPr). Such modification instills efficient antigen cross-presentation abilities associated with enhanced major histocompatibility complex class I and CD80 expression, de novo production of interleukin-12, and higher chemokine secretion. This cross-presentation capacity of MSC-IPr is highly dependent on their metabolic activity. Compared with DCs, MSC-IPr hold the ability to cross-present a vastly different epitope repertoire, which translates into potent re-activation of T cell immunity against EL4 and A20 lymphomas and B16 melanoma tumors. Moreover, therapeutic vaccination of mice with pre-established tumors efficiently controls cancer growth, an effect further enhanced when combined with antibodies targeting PD-1, CTLA4, LAG3, or 4-1BB under both autologous and allogeneic settings. Therefore, MSC-IPr constitute a promising subset of non-hematopoietic antigen-presenting cells suitable for designing universal cell-based cancer vaccines.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».