Current approaches to evaluate the function of cytotoxic T-cells in non-human primates
Notice bibliographique
Résumé
Cytotoxic T-lymphocytes (CTL) are a subset of T-cells that play a critical role in protecting against intracellular infections and cancer, and have the ability to identify and kill infected or transformed cells expressing non-self peptides associated with major histocompatibility (MHC) Class I molecules. Conversely, aberrant CTL activity can contribute to immune-related pathology under conditions of overwhelming infection or autoimmunity. Disease-modifying therapeutics can have unintended effects on CTL, and a growing number of therapeutics are intended to either suppress or enhance CTL or their functions. The susceptibility of CTL to unintended effects from common therapeutic modalities underscores the need for a better understanding of the impact that such therapies have on CTL function and the associated safety implications. While there are reliable ways of quantifying CTL, notably via flow cytometric analysis of specific CTL markers, it has been a greater challenge to implement fit-for-purpose methods measuring CTL function in the context of safety studies of therapeutics. This review focuses on methods for measuring CTL responses in the context of drug safety and pharmacology testing, with the goals of informing the reader about current approaches, evaluating their pros and cons, and providing perspectives on the utility of these approaches for safety evaluation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».