Adoptive therapy of a fast growing tumor with reactivated memory T cells combined with anti-4-1BB eliminates tumors through effects of anti-4-1BB on transferred but not host cells (41.37)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability to expand memory T cells with cytokines ex vivo has greatly increased the practicality of adoptive immunotherapy for cancer. Central memory T cells generated in IL-15 have the advantage of longevity after subsequent in vivo transfer, whereas effector cells have the advantage of more immediate tumor cell killing. Here we report that in adoptive immunotherapy against a pre-established EG.7 tumor, a greater proportion of tumor bearing animals were cured with reactivated memory T cells as compared to animals that received central memory cells. Although central memory cells showed an initial survival advantage in the host, reactivated memory cells expanded more rapidly in the tumor, draining lymph node and spleen, resulting in increased accumulation over time. Co-administration of reactivated memory T cells with anti-4-1BB agonist antibody further potentiated the therapeutic effect. Anti-4-1BB therapy resulted in expansion of host NK, NKT, CD11c+ cells, CD4 and CD8 T cells as well as the adoptively transferred T cells. However, use of 4-1BB-deficient hosts showed that the expression of 4-1BB on adoptively transferred T cells was sufficient for the therapeutic effect. Thus, the combination of reactivated memory T cells and stimulatory anti-41BB antibody represents a superior immunotherapy for a rapidly growing cancer, largely through effects of anti-4-1BB on transferred effector T cells.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».