Isolation of Tumor-Infiltrating Leukocytes from Mouse Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cell-based immunotherapy is being evaluated in various types of cancer and it is one of the most rapidly growing and promising areas of cancer research. Tumor-infiltrating leukocytes (TILs) consist of highly diverse leukocyte subsets with major roles in cancer immune surveillance. Due to their relatively low frequency, tumor heterogeneity, and the abundance of tissue debris in tumor samples, it is difficult to isolate or analyze TILs with sensitivity and precision. To address this challenge, we have developed a simple method for isolating CD45+ TILs from mouse tumors. Performance was evaluated in three commonly used mouse models, namely the B16 melanoma, CT26 colon carcinoma, and 4T1 mammary tumor models. Solid tumors were induced by subcutaneous implantation of B16, CT26.WT, and 4T1 cancer cell lines into syngeneic recipients. Starting with a single-cell suspension, TILs from tumor samples were labeled with an antibody complex that links CD45+ cells to magnetic particles, then separated using an EasySep™ magnet. Using this method, TILs were enriched from 17.5 +/− 5.8% to 90.1 +/− 6.0% (n = 13) from B16 tumors, 27.9 +/− 9.4% to 74.2 +/− 12.3 % (n = 9) from CT26 tumors, and 39.5 +/− 8.0% to 87.5 +/− 3.7% (n = 6) from 4T1 tumors. The protocol can be easily modified to achieve higher purity or recovery as required by adjusting the addition volume of the antibody complex or particles. Importantly, major immune subsets including T cells, B cells, and myeloid cells are recovered after isolation. The EasySep™ Mouse CD45 TIL Isolation Kit allows researchers to isolate leukocytes from tumors with ease, improving the TIL downstream workflow. Furthering our understanding of TILs will be essential for developing effective immunotherapeutic strategies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».