Liposomal Formulations to Modulate the Tumour Microenvironment and Antitumour Immune Response
Notice bibliographique
Résumé
Tumours are complex systems of genetically diverse malignant cells that proliferate in the presence of a heterogeneous microenvironment consisting of host derived microvasculature, stromal, and immune cells. The components of the tumour microenvironment (TME) communicate with each other and with cancer cells, to regulate cellular processes that can inhibit, as well as enhance, tumour growth. Therapeutic strategies have been developed to modulate the TME and cancer-associated immune response. However, modulating compounds are often insoluble (aqueous solubility of less than 1 mg/mL) and have suboptimal pharmacokinetics that prevent therapeutically relevant drug concentrations from reaching the appropriate sites within the tumour. Nanomedicines and, in particular, liposomal formulations of relevant drug candidates, define clinically meaningful drug delivery systems that have the potential to ensure that the right drug candidate is delivered to the right area within tumours at the right time. Following encapsulation in liposomes, drug candidates often display extended plasma half-lives, higher plasma concentrations and may accumulate directly in the tumour tissue. Liposomes can normalise the tumour blood vessel structure and enhance the immunogenicity of tumour cell death; relatively unrecognised impacts associated with using liposomal formulations. This review describes liposomal formulations that affect components of the TME. A focus is placed on formulations which are approved for use in the clinic. The concept of tumour immunogenicity, and how liposomes may enhance radiation and chemotherapy-induced immunogenic cell death (ICD), is discussed. Liposomes are currently an indispensable tool in the treatment of cancer, and their contribution to cancer therapy may gain even further importance by incorporating modulators of the TME and the cancer-associated immune response.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».