siRNA Lipid Nanoparticle Potently Silences Clusterin and Delays Progression When Combined with Androgen Receptor Cotargeting in Enzalutamide-Resistant Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Lipid nanoparticle (LNP) formulations facilitate tumor uptake and intracellular processing through an enhanced permeation and retention effect (EPR), and currently multiple products are undergoing clinical evaluation. Clusterin (CLU) is a cytoprotective chaperone induced by androgen receptor (AR) pathway inhibition to facilitate adaptive survival pathway signaling and treatment resistance. In our study, we investigated the efficacy of siRNA tumor delivery using LNP systems in an enzalutamide-resistant (ENZ-R) castration-resistant prostate cancer (CRPC) model. EXPERIMENTAL DESIGN: Gene silencing of a luciferase reporter gene in the PC-3M-luc stable cell line was first assessed in subcutaneous and metastatic PC-3 xenograft tumors. Upon validation, the effect of LNP siRNA targeting CLU in combination with AR antisense oligonucleotides (ASO) was assessed in ENZ-R CRPC LNCaP in vitro and in vivo models. RESULTS: LNP LUC-siRNA silenced luciferase expression in PC-3M-luc subcutaneous xenograft and metastatic models. LNP CLU-siRNA potently suppressed CLU and AR ASO-induced CLU and AKT and ERK phosphorylation in ENZ-R LNCaP cells in vitro, more potently inhibiting ENZ-R cell growth rates and increased apoptosis when compared with AR-ASO monotherapy. In subcutaneous ENZ-R LNCaP xenografts, combinatory treatment of LNP CLU-siRNA plus AR-ASO significantly suppressed tumor growth and serum PSA levels compared with LNP LUC-siRNA (control) and AR-ASO. CONCLUSIONS: LNP siRNA can silence target genes in vivo and enable inhibition of traditionally non-druggable genes like CLU and other promising cotargeting approaches in ENZ-R CRPC therapeutics.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».