Mechanism and Efficacy of Sub–50-nm Tenfibgen Nanocapsules for Cancer Cell–Directed Delivery of Anti-CK2 RNAi to Primary and Metastatic Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Improved survival for patients with head and neck cancers (HNC) with recurrent and metastatic disease warrants that cancer therapy is specific, with protected delivery of the therapeutic agent to primary and metastatic cancer cells. A further objective should be that downregulation of the intracellular therapy target leads to cell death without compensation by an alternate pathway. To address these goals, we report the utilization of a sub-50-nm tenfibgen (s50-TBG) nanocapsule that delivers RNAi oligonucleotides directed against the essential survival signal protein kinase CK2 (RNAi-CK2) in a cancer cell-specific manner. We have evaluated mechanism and efficacy of using s50-TBG-RNAi-CK2 nanocapsules for therapy of primary and metastatic head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). s50-TBG nanocapsules enter cancer cells via the lipid raft/caveolar pathway and deliver their cargo (RNAi-CK2) preferentially to malignant but not normal tissues in mice. Our data suggest that RNAi-CK2, a unique single-stranded oligonucleotide, co-opts the argonaute 2/RNA-induced silencing complex pathway to target the CK2αα' mRNAs. s50-TBG-RNAi-CK2 inhibited cell growth corresponding with reduced CK2 expression in targeted tumor cells. Treatment of three xenograft HNSCC models showed that primary tumors and metastases responded to s50-TBG-RNAi-CK2 therapy, with tumor shrinkage and 6-month host survival that was achieved at relatively low doses of the therapeutic agent without any adverse toxic effect in normal tissues in the mice. We suggest that our nanocapsule technology and anti-CK2 targeting combine into a therapeutic modality with a potential of significant translational promise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».