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Record W2140753997 · doi:10.1051/medsci/20062210794

Immunothérapie anti-cancer sans dommages collatéraux

2006· article· fr· W2140753997 on OpenAlexaffabout
Marie‐Christine Meunier, Jean‐Sébastien Delisle, Chantal Baron, Claude Perreault

Bibliographic record

Venuemédecine/sciences · 2006
Typearticle
Languagefr
FieldImmunology and Microbiology
TopicImmunotherapy and Immune Responses
Canadian institutionsUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and Cancer
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecologyMolecular biologyBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

> L’immunotherapie reposant sur l’usage des lymphocytes T pour traiter le cancer suscite autant d’enthousiasme que de scepticisme. Un tel clivage tient en grande partie aux resultats contradictoires obtenus avec les deux principales approches therapeutiques mises en œuvre. Ainsi, la vaccination contre des antigenes associes aux tumeurs (AAT), appliquee a des sujets porteurs de tumeurs solides (ex : melanome) n’a pas demontre, sauf rarissimes exceptions, d’effets cliniques probants [1, 2]. En revanche, l’injection de lymphocytes T allogeniques diriges contre des antigenes mineurs d’histocompatibilite (AgMiH) s’est averee tres efficace dans le traitement des hemopathies malignes (leucemies surtout) [3, 4]. A priori, trois facteurs pourraient expliquer cette difference : (1) la nature de l’antigene cible (AAT contre AgMiH) ; (2) la methode de traitement (vaccination ou injection de lymphocytes) ; et (3) le type de neoplasie (tumeur solide ou leucemie). De ceci emerge donc la question suivante : serait-il possible d’obtenir contre des tumeurs solides des resultats aussi favorables que contre les leucemies ? Nous avons precedemment etabli que des lymphocytes T CD8 pre-actives et diriges contre l’AgMiH H7a pouvaient guerir des souris leucemiques [5]. Nos travaux recents montrent que les memes lymphocytes permettent aussi d’obtenir des taux de guerison appreciables face au melanome [6]. Fait crucial, dans les deux cas, seules les cellules cancereuses sont attaquees par les lymphocytes antiH7a, et ce malgre l’expression ubiquitaire d’ H7a. Ainsi, des lymphocytes T CD8 pre-actives reconnaissant un seul antigene peuvent eliminer une tumeur solide deja etablie. Nos etudes suggerent que l’elimination de la tumeur se deroule en trois temps : d’abord, a la suite de leur injection chez la souris receveuse, les lymphocytes antiH7a pre-actives s’accumulent preferentiellement au site tumoral de facon antigeneindependante. La surexpression de Vcam-1 par l’endothelium tumoral joue un role primordial dans l’« attraction » des lymphocytes actives. Ces lymphocytes secretent ensuite localement de l’interferon-gamma (IFN-γ) inhibant l’angiogenese tumorale et entrainant l’augmentation de l’expression des molecules du complexe majeur d’histocompatibilite (CMH) sur les cellules neoplasiques. Enfin, les lymphocytes reconnaissant leur antigene secretent des molecules cytotoxiques qui s’attaqueront a la tumeur (Figure 1). L’extravasation dans les tissus non-lymphoides, telle la tumeur, est l’apanage des cellules T effectrices et non des cellules T naives. En effet, les cellules T effectrices ont pour fonction de migrer aux sites presentant une inflammation. Or la croissance tumorale implique une invasion tissulaire et, en consequence, une reaction inflammatoire. Ainsi, la pre-activation des lymphocytes, avant injection au receveur, est essentielle au succes du traitement. De plus, nous avons demontre que les cellules T effecM.C. Meunier, J.S. Delisle, C. Baron : Institut de recherche en immunologie et cancerologie (IRIC), Universite de Montreal, CP 6128, succursale Centre-ville, Montreal (Quebec) H3C 3J7 Canada. C. Perreault : Institut de recherche en immunologie et cancerologie (IRIC)1 et Departement de medecine 2, Universite de Montreal, CP 6128, succursale Centre-ville, Montreal (Quebec) H3C 3J7 Canada. claude.perreault@umontreal.ca

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.612
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.006
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.285
Teacher spread0.265 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2006
Admission routes2
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