Humanized mouse models of <i>KRAS</i> -mutated colorectal and pancreatic cancers with HLA-class-I match for pre-clinical evaluation of cancer immunotherapies
Notice bibliographique
Résumé
Cancer immunotherapy promises to treat challenging cancers including KRAS-mutated colorectal cancer (CRC) and pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). However, pre-clinical animal models that better mimic patient tumor and immune system interactions are required. While humanized mice are promising vehicles for pre-clinical immunotherapy testing, currently used cancer models retain limitations, such as lack of a human thymus for human leukocyte antigen (HLA)-based education of human T cells. As cytotoxic T lymphocyte (CTL) activity underlies many immunotherapies, we developed more clinically relevant KRAS-mutated CRC and PDAC humanized cancer models using transgenic NRG-A2 mice expressing HLA-A2.1 to enable HLA-class-I match between mouse tissues (including the thymus), the humanized immune system and human tumors. Using these novel humanized cancer models and a CTL-mediated combination (immuno)therapy with clinical potential, we were able to recapitulate the complexity and therapy-induced changes reported in patient biopsies, demonstrating the use of these HLA-matched models for pre-clinical validation of novel immunotherapies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».