A new cancer immunotherapy via simultaneous DC‐mobilization and DC‐targeted IDO gene silencing using an immune‐stimulatory nanosystem
Notice bibliographique
Résumé
The activity of negative immune regulatory molecules, such as indoleamine 2,3-oxygenase (IDO), significantly attenuates DC (Dendritic cells)-mediated immunotherapy. We have previously reported that knockdown of IDO using siRNA can reinstall anti-tumor immunity. However, a DC-targeted siRNA delivery system for in vivo mobilized DCs remains to be developed, while gene silencing in mobilized DCs for cancer immunotherapy has never been explored. In our study, we developed a novel DC-targeted siRNA delivery system, man-GNR-siIDO, using as a nanocarrier of siRNA specific for IDO (siIDO) and mannose (man) as a guide molecule for targeting DCs. We explored the immunostimulatory man-GNR-siIDO nano-construct in DCs mobilized by Flt3-L, a receptor-type tyrosine kinase ligand, for lung cancer immunotherapy. In vivo DC-targeted gene silencing of IDO resulted in robust anti-tumor immunity as evidenced by promoting DC maturation, up-regulating tumor antigen-specific T-cell proliferation and enhancing tumor-specific cytotoxicity. A combinatorial treatment for Lewis Lung Carcinoma (LLC)-bearing mice, with man-GNR-siIDO and Flt3-L, significantly attenuated tumor growth and delayed tumor formation, suggesting the treatment feasibility of the man-GNR-siIDO system in Flt3-L mobilized DCs in the immunotherapy of lung cancer. Therefore, our study highlights a clinical potential for a first-in-class anti-cancer immunotherapy through simultaneous DC-mobilization and DC-targeted gene silencing of IDO with man-GNR-siIDO and Flt3-L treatments.
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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) | 0,000 | 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 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 ».