Sticholisina II encapsulada en liposomas potencia una respuesta de linfocitos T citotóxicos específica al antígeno
Bibliographic record
Abstract
Introducción: Las estrategias vacunales para potenciar respuestas de linfocitos T CD8+ citotóxicos (CTL) constituyen un reto debido a la necesidad de favorecer la presentación cruzada de antígenos (Ag) exógenos por las células presentadoras de antígenos (APC). Con este propósito se han empleado liposomas que encapsulan proteínas formadoras de poros (PFP) de origen bacteriano. Objetivo: explorar la habilidad de liposomas que co-encapsulan el Ag ovoalbúmina (OVA) y sticholysina II (StII), una PFP producida por Stichodactyla helianthus, de inducir una respuesta de CTL, funcional en un modelo tumoral. Métodos: Liposomas que co-encapsulaban OVA y StII se prepararon mediante deshidratación-rehidratación (Lp/OVA/StII). Se evaluó la respuesta de CTL, así como la actividad antitumoral en un escenario preventivo. La capacidad de StII de estimular la maduración de las células dendríticas (DC) in vitro fue también explorada. Resultados: Lp/OVA/StII potenció la respuesta de CTL específica a OVA y una actividad antitumoral en ratones retados con el tumor E.G7-OVA. StII indujo la maduración de las DC in vitro, lo que resultó dependiente del receptor tipo Toll 4 (TLR4), con una contribución en la respuesta de CTL inducida por la formulación liposomal in vivo. Lp/OVA/StII favoreció in vitro la presentación cruzada de OVA y la activación de células T CD8+ por macrófagos, pero no por DC. Estos resultados son la primera evidencia de que StII encapsulada en liposomas funciona como una plataforma vacunal para inducir una respuesta de CTL robusta, con una contribución que va más allá de su habilidad de formar poros en membranas.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".