Microvesicle-Mediated Delivery of Minicircle DNA Results in Effective Gene-Directed Enzyme Prodrug Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An emerging approach for cancer treatment employs the use of extracellular vesicles, specifically exosomes and microvesicles, as delivery vehicles. We previously demonstrated that microvesicles can functionally deliver plasmid DNA to cells and showed that plasmid size and sequence, in part, determine the delivery efficiency. In this study, delivery vehicles comprised of microvesicles loaded with engineered minicircle (MC) DNA that encodes prodrug converting enzymes developed as a cancer therapy in mammary carcinoma models. We demonstrated that MCs can be loaded into shed microvesicles with greater efficiency than their parental plasmid counterparts and that microvesicle-mediated MC delivery led to significantly higher and more prolonged transgene expression in recipient cells than microvesicles loaded with the parental plasmid. Microvesicles loaded with MCs encoding a thymidine kinase (TK)/nitroreductase (NTR) fusion protein produced prolonged TK-NTR expression in mammary carcinoma cells. In vivo delivery of TK-NTR and administration of prodrugs led to the effective killing of both targeted cells and surrounding tumor cells via TK-NTR–mediated conversion of codelivered prodrugs into active cytotoxic agents. In vivo evaluation of the bystander effect in mouse models demonstrated that for effective therapy, at least 1% of tumor cells need to be delivered with TK-NTR–encoding MCs. These results suggest that MC delivery via microvesicles can mediate gene transfer to an extent that enables effective prodrug conversion and tumor cell death such that it comprises a promising approach to cancer therapy.
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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 ».