Combination treatment of radiofrequency ablation and peptide neoantigen vaccination: Promising modality for future cancer immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Background: The safety and immunogenicity of a personalized neoantigen-based peptide vaccine, iNeo-Vac-P01, was reported previously in patients with a variety of cancer types. The current study investigated the synergistic effects of radiofrequency ablation (RFA) and neoantigen vaccination in cancer patients and tumor-bearing mice. Methods: Twenty-eight cancer patients were enrolled in this study, including 10 patients who had received RFA treatment within 6 months before vaccination (Cohort 1), and 18 patients who had not (Cohort 2). Individualized neoantigen peptide vaccines were designed, manufactured, and subcutaneously administrated with GM-CSF as an adjuvant for all patients. Mouse models were employed to validate the synergistic efficacy of combination treatment of RFA and neoantigen vaccination. Results: IFN-γ ELISpot assay showed that patients in Cohort 1 had stronger neoantigen-specific immune responses at baseline and post vaccination. Mice receiving combination treatment of RFA and neoantigen vaccines displayed higher antitumor immune responses than mice receiving single modality. The combination of PD-1 blockage with RFA and neoantigen vaccines further enhanced the antitumor response in mice. Conclusion: Neoantigen vaccination after local RFA treatment could improve the clinical and immune response among patients of different cancer types. The synergistic antitumor potentials of these two modalities were also validated in mice, and might be further enhanced by immune checkpoint inhibition. The mechanisms of their synergies require further investigation. Clinical trial registration: https://clinicaltrials.gov/, identifier NCT03662815.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».