Doxorubicin-conjugated siRNA lipid nanoparticles for combination cancer therapy
Notice bibliographique
Résumé
Evasion of apoptosis is a hallmark of cancer, attributed in part to overexpression of the anti-apoptotic protein B-cell lymphoma 2 (Bcl-2). In a variety of cancer types, including lymphoma, Bcl-2 is overexpressed. Therapeutic targeting of Bcl-2 has demonstrated efficacy in the clinic and is the subject of extensive clinical testing in combination with chemotherapy. Therefore, the development of co-delivery systems for Bcl-2 targeting agents, such as small interfering RNA (siRNA), and chemotherapeutics, such as doxorubicin (DOX), holds promise for enabling combination cancer therapies. Lipid nanoparticles (LNPs) are a clinically advanced nucleic acid delivery system with a compact structure suitable for siRNA encapsulation and delivery. Inspired by ongoing clinical trials of albumin-hitchhiking doxorubicin prodrugs, here we developed a DOX-siRNA co-delivery strategy via conjugation of doxorubicin to the surface of siRNA-loaded LNPs. Our optimized LNPs enabled potent knockdown of Bcl-2 and efficient delivery of DOX into the nucleus of Burkitts’ lymphoma (Raji) cells, leading to effective inhibition of tumor growth in a mouse model of lymphoma. Based on these results, our LNPs may provide a platform for the co-delivery of various nucleic acids and DOX for the development of new combination cancer therapies.
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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 ».