Remodeling Tumor Immune Microenvironment by Using Polymer-Lipid-Manganese Dioxide Nanoparticles with Radiation Therapy to Boost Immune Response of Castration-Resistant Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Despite substantial progress in the treatment of castration-resistant prostate cancer (CRPC), including radiation therapy and immunotherapy alone or in combination, the response to treatment remains poor due to the hypoxic and immunosuppressive nature of the tumor microenvironment. Herein, we exploited the bioreactivity of novel polymer–lipid manganese dioxide nanoparticles (PLMDs) to remodel the tumor immune microenvironment (TIME) by increasing the local oxygen levels and extracellular pH and enhancing radiation-induced immunogenic cell death. This study demonstrated that PLMD treatment sensitized hypoxic human and murine CRPC cells to radiation, significantly increasing radiation-induced DNA double-strand breaks and ultimately cell death, which enhanced the secretion of damage-associated molecular patterns, attributable to the induction of autophagy and endoplasmic reticulum stress. Reoxygenation via PLMDs also polarized hypoxic murine RAW264.7 macrophages toward the M1 phenotype, enhancing tumor necrosis factor alpha release, and thus reducing the viability of murine CRPC TRAMP-C2 cells. In a syngeneic TRAMP-C2 tumor model, intravenous injection of PLMDs suppressed, while radiation alone enhanced recruitment of regulatory T cells and myeloid-derived suppressor cells. Pretreatment with PLMDs followed by radiation down-regulated programmed death-ligand 1 and promoted the infiltration of antitumor CD8 + T cells and M1 macrophages to tumor sites. Taken together, TIME modulation by PLMDs plus radiation profoundly delayed tumor growth and prolonged median survival compared with radiation alone. These results suggest that PLMDs plus radiation is a promising treatment modality for improving therapeutic efficacy in radioresistant and immunosuppressive solid tumors.
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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) | 0,000 | 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 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 ».