Tumor-Targeted Nanoparticles Deliver a Vitamin D-Based Drug Payload for the Treatment of EGFR Tyrosine Kinase Inhibitor-Resistant Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Mutation in the tyrosine kinase (TK) domain of the epidermal growth factor receptor ( EGFR) gene drives the development of lung cancer. EGFR tyrosine kinase inhibitors (EGFR TKIs), including erlotinib and afatinib, are initially effective in treating EGFR mutant nonsmall cell lung cancer (NSCLC). However, drug resistance quickly develops due to several mechanisms, including induction of the epithelial-mesenchymal transition (EMT). No effective therapies are currently available for patients who develop EMT-associated EGFR TKI resistance. 1,25-Dihydroxyvitamin D3 (1,25D3) promotes epithelial differentiation and inhibits growth of NSCLC cells. 1,25D3 thus represents a promising agent for the treatment of EMT-associated EGFR TKI resistance. However, 1,25D3 induces the expression of 24-hydroxylase (24OHase), which decreases 1,25D3 activity. CTA091, a potent and selective 24OHase inhibitor, has been developed to attenuate this adverse effect. CTA091 also suppresses renal 24OHase activity and so may promote hypercalcemia. To exploit favorable effects of 1,25D3 plus CTA091 in tumor cells while avoiding problematic systemic effects of 24OHase inhibition, we developed EGFR-targeted, liposomal nanoparticles (EGFR-LP) to offer tumor-targeted co-delivery of 1,25D3 and CTA091. We then established an EMT-associated model of EGFR TKI resistance, and showed that such nanoparticles improved cellular uptake of 1,25D3 and CTA091, drove pro-epithelial signaling by upregulating E-cadherin ( CDH1), and significantly inhibited the growth of EGFR TKI resistant cells. Our results demonstrated that the delivery of vitamin D-based drug payloads via tumor-targeted EGFR-LP has promise as a new therapy for EFGR TKI resistant lung cancer. Future studies will focus on in vivo evaluation of biological activity, therapeutic benefits, and systemic toxicity prior to clinical translation.
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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 ».