Defined distribution and features of lymph node therapies enable recruitment and manipulation of antigen-specific T cell response
Notice bibliographique
Résumé
Antigen-specific therapies to treat autoimmune diseases would benefit from improved understanding of the conditions needed to efficiently and selectively modulate inflammatory response. By leveraging the unique features of a spatially restricted platform to deliver polymer depots to lymph nodes (LNs), we establish design and delivery parameters required to locally regulate antigen-specific response. We show depots containing peptides and regulatory or stimulatory cues introduced directly to LNs recruit and engage antigen-specific T cells in treated LN microenvironments. This selectivity is maintained even during the administration of formulations containing multiple antigens, and the nature of this response can be switched between tolerizing or activating responses by defining cues in depots. Notably, in a myelin-driven model of autoimmunity, local depots promote re-polarization of inflammatory antigen-specific T cells into regulatory T cells. Efficacy against autoimmune disease is dose dependent but with low sensitivity to formulation parameters such as cargo-loading density and the ratio of antigen and modulatory cues in depots. This work defines cardinal features and delivery considerations for next-generation antigen-specific immunotherapies targeting autoimmune disease.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».