Immunomodulatory and anticancer effects of intra-tumoral co-delivery of synthetic lipid A adjuvant and STAT3 inhibitor, JSI-124
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The efficiency of cancer immunotherapy strategies is hampered by the existence of an intra-tumoral immunosuppressive environment involving tolerogenic dendritic cells (DCs) and regulatory T (T(reg)) cells. Hyperactivation of STAT3 in tumor is implicated in the generation of this immunosuppressive environment. The purpose of this study was to test whether simultaneous inhibition of STAT3 in tumor and TLR4 ligand-induced activation of DCs can modulate tumor-induced immunosuppression. For this purpose, the effects of a TLR4 ligand, 7-acyl lipid A, delivered by poly(lactic-co-glycolic acid) nanoparticles (PLGA-NPs) to DCs on the activity of DCs and T(reg) cells was evaluated in vitro. In addition the immunomodulatory and anticancer effects of 7-acyl lipid A PLGA-NPs in combination with a STAT3 inhibitory agent, JSI-124, in a B16 mouse melanoma model was explored, in vivo. PLGA-NP delivery of 7-acyl lipid A to DCs reduced the suppressive effects of T(reg) cells on T cells in vitro. Besides, daily Intra-tumoral co-administration of 7-acyl lipid A PLGA-NPs and JSI-124 in C57BL/6 mice bearing B16-F10 tumor for 8 days resulted in a significant increase in the percentage of tumor infiltrated T cells as compared with control group that received PBS and monotherapy groups. The average tumor volume in the tumor-bearing mice that received JSI-124 plus 7-acyl lipid A PLGA-NPs combination therapy was found to be significantly lower than that in PBS and monotherapy groups. Our findings show a potential for the combination of STAT3 inhibition in tumor and TLR4 induced DC activation in increasing the efficacy of cancer immunotherapy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle