Dendritic Cell-Based Cancer Vaccines: The Impact of Modulating Innate Lymphoid Cells on Anti-Tumor Efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic cell (DC) vaccines stimulate the immune system to target cancer antigens, representing a promising option for immunotherapy. However, clinical trials have demonstrated limited effectiveness, emphasizing the need for enhanced immune responses. Improving the production of DC vaccines, assessing their impact on immune components, and observing responses could improve the results of DC-based therapies. Innate lymphoid cells (ILCs) represent a heterogeneous population of innate immune components that generate cytokines and modulate the immune system, potentially enhancing immunotherapies. Recent research highlights the different functions of ILCs in cancer, demonstrating their dual capabilities to promote tumors and exhibit anti-tumor actions. DCs and ILCs actively communicate under physiological and pathological conditions, and the activation of ILCs by DCs or DC vaccines has been shown to influence ILC cytokine production and function. Gaining insights into the interaction between DC-activated ILCs and tumors is essential for creating exciting new therapeutic strategies. These strategies aim to boost anti-tumor immunity while reducing the support that tumors receive. This review examines the effect of DC vaccination on host ILCs, illustrating the complex relationship between DC-based vaccines and ILCs. Furthermore, it explores some exciting strategies to enhance DC vaccines, aiming to boost anti-tumor immune responses by fostering better engagement with ILCs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».