Investigating the effect of cGRP78 vaccine against different cancer cells and its role in reducing melanoma metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: Treatment of malignancies with chemotherapy and surgery is often associated with disease recurrence and metastasis. Immunotherapy improves cancer treatment by creating an active response against tumor antigens. Various cancer cells express a large amount of glucose-regulated protein 78 (GRP78) protein on their surface. Stimulating the immune system against this antigen can expose cancer cells to the immune system. Herein, we investigated the effectiveness of a cGRP78-based vaccine against different cancer cells. Experimental approach: BALB/c mice were immunized with the cGRP78. The humoral immune response against different cancer cells was assessed by Cell-ELISA. The cellular immunity response was determined by splenocyte proliferation assay with different cancer antigens. The effect of vaccination on metastasis was investigated in vaccinated mice by injecting melanoma cancer cells into the tail of mice. Findings/Results: These results indicated that the cGRP78 has acceptable antigenicity and stimulates the immune system to produce antibodies. After three injections, the amount of produced antibody was significantly different from the control group. Compared to the other three cell types, Hela and HepG2 showed the highest reaction to the serum of vaccinated mice. Cellular immunity against the B16F10 cell line had the best results compared to other cells. The metastasis results showed that after 30 days, the growth of B16F10 melanoma cancer cells was not noticeable in the lung tissue of vaccinated mice. Conclusion and implications: Considering the resistance of vaccinated mice to metastasis, this vaccine offers a promising prospect for cancer treatment by inhibiting the spread of cancer cells.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».