Understanding how immune maturity shapes responses to cancer therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clinical translation of cancer therapies from mice to human remains a constant challenge. Cancer immunotherapy aims develop a sustained long-term adaptive immune response to tumors. This raises the question of whether the typical pathogen-free animal models reflect the human immunological context and cancer pathology. Recent research suggests that exposure of pathogen-free mice to pet shop mice leads to their immunological maturation. We hypothesize that such a model may be more reflective of a human adult context. Specific-pathogen-free (SPF) Balb/c mice were co-housed with pet shop mice for 40 days to generate the “dirty mouse” model. Dirty mice were challenged with Listeria m. infection to test immune maturity. In parallel, CT26LacZ, CT26WT, EMT6 and K7M2 tumor cell lines were used to measure tumor growth in dirty mice. In particular, CT26LacZ tumor model was treated with oncolytic virus to assess the impact of immune maturity over efficacy of therapy. Complementary comparative experiments were performed in SPF mice. Dirty mouse immune response to Listeria challenge was more robust than in clean mice. Immune phenotyping revealed a different distribution of immune populations. A matured immune system impacted the growth of tumors to varying extents, with some models experiencing complete tumor rejection. Finally, oncolytic virus in dirty mice implanted with CT26-LacZ showed an improved efficacy on survival and tumor burden. Immune response to infections and tumor models between SPF mice and dirty mice reveals the potential impact of a mature immune system on immune-therapeutic responses. Therefore, establishment of model that better recreates the state of immune maturity may result in higher chances of translational impact.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».