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Enregistrement W4210288800 · doi:10.1016/j.crmeth.2021.100153

Autologous humanized mouse models of iPSC-derived tumors enable characterization and modulation of cancer-immune cell interactions

2022· article· en· W4210288800 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCell Reports Methods · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchFondation Charles-Bruneau
Mots-clésImmune systemHumanized mouseNivolumabCancer researchCellInduced pluripotent stem cellCancer cellBiologyImmunologyImmunotherapyCancerEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modeling the tumor-immune cell interactions in humanized mice is complex and limits drug development. Here, we generated easily accessible tumor models by transforming either primary skin fibroblasts or induced pluripotent stem cell-derived cell lines injected in immune-deficient mice reconstituted with human autologous immune cells. Our results showed that fibroblastic, hepatic, or neural tumors were all efficiently infiltrated and partially or totally rejected by autologous immune cells in humanized mice. Characterization of tumor-immune infiltrates revealed high expression levels of the dysfunction markers Tim3 and PD-1 in T cells and an enrichment in regulatory T cells, suggesting rapid establishment of immunomodulatory phenotypes. Inhibition of PD-1 by Nivolumab in humanized mice resulted in increased immune cell infiltration and a slight decrease in tumor growth. We expect that these versatile and accessible cancer models will facilitate preclinical studies and the evaluation of autologous cancer immunotherapies across a range of different tumor cell types.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle