Immunological Tolerance to Luciferase and Fluorescent Proteins Using Tol Mice Enables Development of Improved Tumor Models for Investigating Immunity and Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
There is a continuing need for improved preclinical mouse models of cancer that more accurately predict therapy outcomes for future clinical translation. Luciferase and bioluminescence have long been utilized to generate models conducive to noninvasive imaging to monitor tumor growth, disease progression, and response to therapy. However, luciferase, as well as fluorescent reporter proteins, are highly immunogenic, limiting their use in some syngeneic tumor models in immunocompetent mice. In this study, we described the utility of transgenic mice engineered to have tolerance to luciferase and several other reporter proteins, known as Tol mice, in cancer immunology research. Some tumor cell lines expressing both luciferase and GFP were completely rejected in wild-type mice but maintained robust growth in Tol mice. Additionally, Tol mice allowed the development of an experimental brain metastasis model and a postsurgical resection spontaneous metastasis model. Importantly, even when certain cell lines carrying reporter proteins successfully formed tumors in immunocompetent wild-type mice, underlying immunity existed that could be reinvigorated by immune checkpoint inhibitors. Therefore, caution is needed when using such models in wild-type mice, as exaggerated effects may be induced by immunotherapy. Tol mice circumvent this problem and will likely widen the number of orthotopic and metastatic tumor models that can be used in immunotherapy studies in both C57Bl/6 and BALB/c mice. SIGNIFICANCE: Tol transgenic mice, tolerant to reporter proteins like luciferase and GFP, can be used to develop improved tumor models for studying metastasis and immunotherapy, avoiding immune rejection issues in immunocompetent mice. See related commentary by Grzelak and Ghajar, p. 2143.
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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 | 0,001 |
| 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 ».