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Enregistrement W4389241775 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm23-a054

Abstract A054: Anti-CTLA-4 generates memory T-cell with greater expansion and functionality than anti-PD-1

2023· article· en· W4389241775 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen Mok, Huey Liu, Nana-Ama A.S. Anang, James J. Mancuso, Didem Ağaç Çobanoğlu, James P. Allison

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytotoxic T cellMemory T cellImmunotherapyCancer immunotherapyCD8ImmunologyImmune systemT cellCTLA-4Cancer researchCancerAntigenMedicineBiologyIn vitroInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Blocking either cytotoxic T-lymphocyte antigen-4 (CTLA-4) or programmed cell death-1 (PD-1) pathway results in distinct T-cell differentiation. We investigated the effects of anti-CTLA-4 and anti-PD-1 on memory T-cell formation in mice. Anti-CTLA-4 generates a more potent memory response than anti-PD-1. Memory T-cells generated by anti-CTLA-4 expand at a greater frequency, have greater cytokine production, and exhibit higher antitumor activity than those generated by anti-PD-1. These memory cells also more frequently differentiate into KLRG1+ effector CD8 T-cells during re-challenge. Additionally, anti-CTLA-4 generates more TCF-1+ memory-like T-cells, while anti-PD-1 results in more TOX+ terminally differentiated T-cells. Together, we provide insights into the long-term effects of these immunotherapies on the immune system. Citation Format: Stephen Mok, Huey Liu, Nana-Ama A.S. Anang, James J Mancuso, Didem Ağaç Çobanoğlu, James P Allison. Anti-CTLA-4 generates memory T-cell with greater expansion and functionality than anti-PD-1 [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Tumor Immunology and Immunotherapy; 2023 Oct 1-4; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2023;11(12 Suppl):Abstract nr A054.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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