Engineering a facile and versatile nanoplatform to facilitate the delivery of multiple agents for targeted breast cancer chemo-immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence showing that single administration of immunotherapeutic agents has limited efficacy in a number of cancer patients mainly due to tumor heterogeneity and immunosuppressive tumor microenvironment. In this study, a novel nanoparticle-based strategy was applied to achieve efficient tumor-targeted therapy by combining chemotherapeutic agents, i.e., doxorubicin (Dox) and melittin (Mel), with an immune checkpoint inhibitor (PD-L1 DsiRNA). The proposed nanoparticle was prepared by the formation of a complex between Mel and PD-L1 DsiRNA (Dicer-substrate short-interfering RNA), followed by the loading of Dox. The surface of the resultant particles (DoxMel/PD-L1 DsiRNA) was then modified with hyaluronic acid (HA) to increase their stability and distribution. In addition, HA can also act as a tumor-targeting agent through binding to its receptor CD44 on the surface of cancer cells. We demonstrated that the surface engineering of DoxMel/PD-L1 DsiRNA with HA significantly enhances its specificity towards breast cancer cells. Moreover, we observed a noticeable reduction in PD-L1 expression together with a synergistic effect of Dox and Mel on killing cancer cells and inducing immunogenic cell death, leading to significantly diminished tumor growth in 4T1-breast tumor bearing Balb/c mice, improved survival rate and extensive infiltration of immune cells including cytotoxic T cells into the tumor microenvironment. Safety analysis revealed that there is no significant toxicity associated with the developed nanoparticle. All in all, the proposed targeted combination treatment strategy can be considered as a useful method to reduce cancer-associated mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».