Breathing New Life into TRAIL for Breast Cancer Therapy: Co-Delivery of pTRAIL and Complementary siRNAs Using Lipopolymers
Notice bibliographique
Résumé
Preclinical studies showed that tumor necrosis factor - related apoptosis-inducing ligand (TRAIL) therapy is safe and effective to combat cancers, but clinical outcomes have been less than optimal due to short half-life of TRAIL protein, insufficient induction of apoptosis, and TRAIL resistance displayed in many tumors. In this study, we explored co-delivery of a TRAIL expressing plasmid (pTRAIL) and complementary small interfering RNAs (siRNAs) (silencing Bcl2-like 12 [BCL2L12] and superoxide dismutase 1 [SOD1]) to improve the response of breast cancer cells against TRAIL therapy. It is desirable to co-deliver the pDNA along with siRNA using a single delivery agent, but this is challenging given different structures of long/flexible pDNA and short/rigid siRNA. Toward this goal, we identified an aliphatic lipid-grafted low–molecular weight polyethylenimine (PEI) that accommodated both pDNA and siRNA in a single complex. The co-delivery of pTRAIL with BCL2L12- or SOD1-specific siRNAs resulted more significant cell death in different breast cancer cells compared with separate delivery without affecting nonmalignant cells viability. Ternary complexes of lipopolymer with pTRAIL and BCL2L12 siRNA significantly retarded the growth of breast cancer xenografts in mice. The enhanced anticancer activity was attributed to increased in situ secretion of TRAIL and sensitization of breast cancer cells against TRAIL by the co-delivered siRNAs. The lipid-grafted PEIs capable of co-delivering multiple types of nucleic acids can serve as powerful carriers for more effective complementary therapeutics. Graphical Abstract
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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 ».