An <i>In Vivo</i> Screen to Identify Short Peptide Mimotopes with Enhanced Antitumor Immunogenicity
Notice bibliographique
Résumé
Tumor-associated self-antigens are potential cancer vaccine targets but suffer from limited immunogenicity. There are examples of mutated, short self-peptides inducing epitope-specific CD8+ T cells more efficiently than the wild-type epitope, but current approaches cannot yet reliably identify such epitopes, which are referred to as enhanced mimotopes ("e-mimotopes"). Here, we present a generalized strategy to develop e-mimotopes, using the tyrosinase-related protein 2 (Trp2) peptide Trp2180-188, which is a murine MHC class I (MHC-I) epitope, as a test case. Using a vaccine adjuvant that induces peptide particle formation and strong cellular responses with nanogram antigen doses, a two-step method systematically identified e-mimotope candidates with murine immunization. First, position-scanning peptide microlibraries were generated in which each position of the wild-type epitope sequence was randomized. Randomization of only one specific residue of the Trp2 epitope increased antitumor immunogenicity. Second, all 20 amino acids were individually substituted and tested at that position, enabling the identification of two e-mimotopes with single amino acid mutations. Despite similar MHC-I affinity compared with the wild-type epitope, e-mimotope immunization elicited improved Trp2-specific cytotoxic T-cell phenotypes and improved T-cell receptor affinity for both the e-mimotopes and the native epitope, resulting in better outcomes in multiple prophylactic and therapeutic tumor models. The screening method was also applied to other targets with other murine MHC-I restriction elements, including epitopes within glycoprotein 70 and Wilms' Tumor Gene 1, to identify additional e-mimotopes with enhanced potency.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».