Generation of the therapeutic monoclonal antibody NEO-201, derived from a cancer vaccine, which targets human malignancies and immune suppressor cells
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cancer vaccines stimulate the activation of specific humoral and cellular adaptive responses against cancer cells.Antibodies generated post vaccination can be isolated and further selected to develop highly specific and potent monoclonal antibodies (mAbs) against tumor-associated antigens. AREAS COVERED: This review describes different types of cancer vaccines, the process of the generation of the mAb NEO-201 from the Hollinshead cancer vaccine platform, the characterization of the antigen recognized by NEO-201, the ability of NEO-201 to bind and mediate the killing of cancer cells and immunosuppressive cells (gMDSCs and Tregs) through ADCC and CDC, NEO-201 preclinical and clinical toxicity and efficacy. EXPERT OPINION: To overcome the problem of poor clinical efficacy of cancer vaccines, due to the activity of immunosuppressive cells, cancer vaccines could be combined with other immunotherapeutics able to deplete immunosuppressive cells. Results from clinical trials, employing NEO-201 alone or in combination with pembrolizumab, showed that durable stabilization of disease after treatment was due to the ability of NEO-201 to target and reduce the percentage of circulating Tregs and gMDSCs.These findings provide compelling support to combine NEO-201 with cancer vaccines to reintegrate their ability to elicit a robust and durable immune adaptive response against cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».