Heat Shock Protein-90 Inhibitors Enhance Antigen Expression on Melanomas and Increase T Cell Recognition of Tumor Cells

In an effort to enhance antigen-specific T cell recognition of cancer cells, we have examined numerous modulators of antigen-expression. In this report we demonstrate that twelve different Hsp90 inhibitors (iHsp90) share the ability to increase the expression of differentiation antigens and MHC Class I antigens. These iHsp90 are active in several molecular and cellular assays on a series of tumor cell lines, including eleven human melanomas, a murine B16 melanoma, and two human glioma-derived cell lines. Intra-cytoplasmic antibody staining showed that all of the tested iHsp90 increased expression of the melanocyte differentiation antigens Melan-A/MART-1, gp100, and TRP-2, as well as MHC Class I. The gliomas showed enhanced gp100 and MHC staining. Quantitative analysis of mRNA levels showed a parallel increase in message transcription, and a reporter assay shows induction of promoter activity for Melan-A/MART-1 gene. In addition, iHsp90 increased recognition of tumor cells by T cells specific for Melan-A/MART-1. In contrast to direct Hsp90 client proteins, the increased levels of full-length differentiation antigens that result from iHsp90 treatment are most likely the result of transcriptional activation of their encoding genes. In combination, these results suggest that iHsp90 improve recognition of tumor cells by T cells specific for a melanoma-associated antigen as a result of increasing the expressed intracellular antigen pool available for processing and presentation by MHC Class I, along with increased levels of MHC Class I itself. As these Hsp90 inhibitors do not interfere with T cell function, they could have potential for use in immunotherapy of cancer

TLR2: a crossroads between infections and autoimmunity?

Environment has both pathogenic and protective roles in the determination of autoimmune disease development, possibly through infectious agents. TLR2 has the capability to recognize the widest range of PAMPs, and it is important for the recognition of mycobacteria and gram-positive bacteria. Here we review recent information showing that TLR2 ligands, its signaling machinery and the effects of its engagement on T cell polarization and differentiation, all play a decisive role in experimental models of autoimmunity. Thus, we propose that engagement of TLR2 is an important crossroad between encounter with bacteria and development of self-reactive diseases

Sistemas conversacionales aplicados a la gobernanza Asistencia automatizada al público

The term "smart cities" is one of today's most innovative concepts, a goal that many countries aspire to achieve and implement. One aspect of these smart cities is the intercommunication between various public and private sector actors; the ideal tool to realize this union is a chatbot, capable of intermediating both users. A chatbot is, quite simply, a messaging application that can hold conversations with its users, either by providing them with pre-established responses or intelligently generated by understanding the user's intent and data. This type of conversational system uses different artificial intelligence and machine learning technologies and can capture and analyze huge volumes of relevant customer data, understand the behavior and intent of the conversation, and provide answers to questions by adjusting them to different contexts. In this work, an open-source technology (Rasa) has been used, and the study of natural language processing concepts and neural network model analysis implemented in Rasa has been carried out to develop the virtual assistant (chatbot). This chatbot is oriented to customer service and can answer queries and deliver forms to those interested in the courses and jobs available at the local employment office in Caleta Olivia using natural language that is pleasant and easy to follow, also taking into account possible misrecognition of intentions and being able to learn from them.El término de “ciudades inteligentes” es uno de los conceptos más innovadores de la actualidad, un objetivo que muchos países aspiran conseguir e implementar. Un aspecto de estas ciudades inteligentes es la intercomunicación entre varios actores del sector público y privado; la herramienta ideal para realizar esta unión es un chatbot, capaz de intermediar ambos usuarios. Un chatbot es, simplemente, una aplicación de mensajería que es capaz de mantener conversaciones con sus usuarios, bien ofreciéndoles respuestas preestablecidas o generadas inteligentemente entendiendo la intención y los datos del usuario. Este tipo de sistema conversacional utiliza distintas tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje de máquina, y es capaz de captar y analizar volúmenes enormes de datos relevantes de clientes, entender el comportamiento y la intención de la conversación y ofrecer respuestas a las preguntas ajustándolas a diferentes contextos. En el presente trabajo se ha utilizado una tecnología de código abierto (Rasa), y se ha realizado el estudio de conceptos de procesamiento de lenguaje natural y análisis de modelos de redes neuronales implementados en Rasa, para poder desarrollar el asistente virtual (chatbot). Este chatbot está orientado a la atención al público que es capaz de responder consultas y entregar formularios a los interesados en los cursos y trabajos disponibles de la Oficina de Empleo local en Caleta Olivia utilizando lenguaje natural ameno y sencillo de seguir, también tomando en cuenta posibles reconocimientos erróneos de intenciones y pudiendo aprender de ellos

Sistema inteligente conversacional aplicado a la gobernanza local: Automatización de asistencia pública

Currently, technology has become an essential tool to improve people's quality of life and facilitate the development of cities and communities. In this context, intelligent conversational systems, also known as chatbots, have acquired great importance in multiple fields of innovative "smart cities". Although simple in appearance, a messaging application with the ability to sustain a large number of conversations with its users, which can maintain a flow of information greater than any other tool used so far, is of immense interest to public and private entities. Using Artificial Intelligence (AI) technologies, recurrent neural networks, and machine learning, it can analyze enormous volumes of data, understand intentions and behaviors to offer accurate answers to any user by studying their context. This article will describe the work done to apply intelligent systems technology in creating a virtual assistant aimed at the local Employment Office of Caleta Olivia. A study is conducted on natural language processing concepts, language model analysis, and neural networks for the creation of a chatbot capable of resolving queries and providing information to any citizen who wishes to interact with this employment office. All of this is done with the use of natural language that is simple, easy to understand, personalized, and accessible. The chatbot is also competent in detecting unclear intentions and has a high level of expansion with self-learning.En la actualidad, la tecnología se ha convertido en una herramienta imprescindible para mejorar la calidad de vida de las personas y facilitar el desarrollo de las ciudades y comunidades. En este contexto, los sistemas inteligentes conversacionales, también conocidos como chatbots, han adquirido una gran importancia en múltiples campos de las novedosas “ciudades inteligentes”. Aunque simple en apariencia, una aplicación de mensajería con la capacidad de sostener un gran número de conversaciones con sus usuarios, que puede mantener un flujo de información mayor que cualquier otra herramienta utilizada hasta el momento, es de inmenso interés para entidades públicas y privadas. Utilizando tecnologías de Inteligencia Artificial (IA), redes neuronales recurrentes y aprendizaje de máquina, puede analizar enormes volúmenes de datos, comprender intenciones y comportamientos para ofrecer las respuestas correctas a cualquier usuario estudiando su contexto. En el presente artículo se describe el trabajo realizado para aplicar la tecnología de los sistemas inteligentes en la creación de un asistente virtual orientado a la Oficina de Empleo local de Caleta Olivia. Se realiza un estudio de los conceptos de procesamiento de lenguaje natural, análisis de modelos de lenguaje y de redes neuronales, para la creación del chatbot capaz de resolver consultas y entregar la información solicitada a cualquier posible ciudadano que desee interactuar con esta oficina de empleo. Todo esto teniendo en cuenta el uso de un lenguaje natural, sencillo y fácil de comprender, personalizado y accesible, competente en la detección de intenciones poco claras y un alto nivel de expansión con auto aprendizaje

EcoConversa: Contribuyendo al futuro sostenible con Inteligencia Artificial

This paper focuses on the development of "EcoConversa", an Artificial Intelligence-based chatbot trained to address the UN Sustainable Development Goals (SDGs) set for 2030, with a special attention on SDGs 11 and 17. EcoConversa uses advanced Natural Language Processing (NLP) and machine learning techniques to interpret users' intentions and provide appropriate responses. The chatbot was built using the Rasa framework and trained with a wide variety of data, including Wikipedia articles and a specialized linguistic corpus to improve informal language understanding. The results demonstrate correct identification of 84% of user intentions. EcoConversa presents itself as a promising tool for sustainable development outreach and awareness.El presente trabajo se enfoca en el desarrollo de "EcoConversa", un chatbot basado en Inteligencia Artificial entrenado para abordar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU planteados para el 2030, con especial atención en los ODS 11 y 17. EcoConversa utiliza técnicas avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y aprendizaje automático para interpretar las intenciones de los usuarios y brindar respuestas adecuadas. El chatbot fue construido utilizando el framework Rasa y se entrenó con una amplia variedad de datos, incluyendo artículos de Wikipedia y un corpus lingüístico especializado para mejorar la comprensión del lenguaje informal. Los resultados demuestran una identificación correcta del 84% de las intenciones de los usuarios. EcoConversa se presenta como una herramienta prometedora para la difusión y concientización sobre el desarrollo sostenible

EcoConversa: Contribuyendo al futuro sostenible con Inteligencia Artificial

El presente trabajo se enfoca en el desarrollo de "EcoConversa", un chatbot basado en Inteligencia Artificial entrenado para abordar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU planteados para el 2030, con especial atención en los ODS 11 y 17. EcoConversa utiliza técnicas avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y aprendizaje automático para interpretar las intenciones de los usuarios y brindar respuestas adecuadas. El chatbot fue construido utilizando el framework Rasa y se entrenó con una amplia variedad de datos, incluyendo artículos de Wikipedia y un corpus lingüístico especializado para mejorar la comprensión del lenguaje informal. Los resultados demuestran una identificación correcta del 84% de las intenciones de los usuarios. EcoConversa se presenta como una herramienta prometedora para la difusión y concientización sobre el desarrollo sostenible