An animal component-free, serum-free culture method for generation of human dendritic cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dendritic cells (DCs) are central regulators of adaptive immune responses that potentially have major applications in the immunotherapy of cancer and autoimmune disorders. DCs are rare in peripheral blood (PB) and are therefore often generated in vitro from PB monocytes. We developed an animal component-free (ACF) and serum-free medium, ImmunoCult-ACF DC, that supports the generation of DCs from monocytes in culture. CD14+ monocytes were isolated using EasySep immunomagnetic separation and cultured for 5 days in ImmunoCult-ACF DC medium and cytokines (GM-CSF and IL-4) to promote their differentiation into CD14−CD83− immature DCs. The immature DCs were then stimulated for 2 days with the ImmunoCult-DC Maturation Supplement, a combination of cytokines and pro-inflammatory mediators, to promote their maturation to CD14− CD83+ DCs (93 ± 5% CD83+, n=23). The yield of mature DCs was 42 ± 23% (n=23), similar to the yield in a control serum-free medium (49 ± 24%, n=16). Mature DCs produced high levels of IL-12, on average 371 pg/mL (range: 27–1756, n=9 in cultures initiated with 106 monocytes). Mature DCs loaded with CMV, EBV and Flu virus peptides efficiently stimulated the proliferation of autologous CD8+ T cells in 7 day co-cultures. An 18-fold increase in T cell numbers (range: 5–31, n=4) was observed when compared to control culture conditions containing only T cells without mature DCs. In conclusion, functional DCs can be efficiently generated by differentiation of monocytes in a completely animal (including human) component-free and serum-free medium. This medium and culture method will enable further research into the development and application of DCs for cellular therapy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».