Multiplex flow cytometry-based assay for quantifying tumor- and virus-associated antibodies induced by immunotherapies
Notice bibliographique
Résumé
Novel immunotherapies continue to be developed and tested for application against a plethora of diseases. The clinical translation of immunotherapies requires an understanding of their mechanisms. The contributions of antibodies in driving long-term responses following immunotherapies continue to be revealed given their diverse effector functions. Developing an in-depth understanding of the role of antibodies in treatment efficacy is required to optimize immunotherapies and improve the chance of successfully translating them into the clinic. However, analyses of antibody responses can be challenging in the context of antigen-agnostic immunotherapies, particularly in the context of cancers that lack pre-defined target antigens. As such, robust methods are needed to evaluate the capacity of a given immunotherapy to induce beneficial antibody responses, and to identify any therapy-limiting antibodies. We previously developed a comprehensive method for detecting antibody responses induced by antigen-agnostic immunotherapies for application in pre-clinical models of vaccinology and cancer therapy. Here, we extend this method to a high-throughput, flow cytometry-based assay able to identify and quantify isotype-specific virus- and tumor-associated antibody responses induced by immunotherapies using small sample volumes with rapid speed and high sensitivity. This method provides a valuable and flexible protocol for investigating antibody responses induced by immunotherapies, which researchers can use to expand their analyses and optimize their own treatment regimens.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».