11th Biennial Canadian Neuro-Oncology Meeting
Notice bibliographique
Résumé
Immunotherapy has been considered as an effective adjuvant for cancer therapy, however, its eff i c a c y, such as systemic using lymphokine-activated killer (LAK) cells for glioma patients, was unsatisfactory.The obstacle could be CNS an immunologically privileged site or poor anti-glioma activity of the LAK cells.Thus, local delivery of immune active cells has theoretical advantage.In order to apply more active immune cells for local treatment of gliomas, we have generated cytokine-induced killer (CIK) cells by incubation of peripheral blood monocytes from glioma patient, and the anti-tumor activity of the CIK cells were tested.The activity of the CIK cells against glioma cells, at effector:target (E:T) cells ratio of 25:1, 50:1 and 100:1, as expressed by cell kill rate, was 37.12%, 60.69% and 71.08%, respectively.At E:T ratio of 50:1, the tumor cell kill rate of CIK cells on the 10, 18, and 26 days was 52.39%, 67.31% and 58.89%, respectively.The antitumor activity, at E:T ratio of 50:1, of CIK cells (67.31%) was significantly higher than that of LAK cells (55.76%).Our current results indicate that CIK cells derived from glioma patient could be efficiently employed as an adjuvant immunotherapeutic strategy for local treatment of glioma patient.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,166 | 0,045 |
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 ».