Supramolecularly Engineered Conjugate of Bacteria and Cell Membrane‐Coated Magnetic Nanoparticles for Enhanced Ferroptosis and Immunotherapy of Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although various ferroptosis inducers including magnetic nanoparticles (Fe3O4) and iron‐organic frameworks have been applied in cancer treatment, the mild immunogenicity, low targeting efficiency to the tumor, and poor tissue penetration have limited the therapeutic efficacy. Herein, a supramolecularly engineered conjugate between living bacteria (facultative anaerobic Salmonella typhimurium VNP20009, VNP) and cancer cell membranes‐coated Fe3O4 nanoparticles is developed for improving targeted delivery of Fe3O4 nanoparticles into the tumor tissue and for synergistic ferroptosis and immunotherapy of tumor. The enhanced ferroptosis induced by both Fe3O4 nanoparticles and the loaded ferroptosis inducing agent (sulfasalazine (SAS)) effectively inhibits tumor growth and generates immune response via immunogenic cell death (ICD). The colonization of VNP in tumors also induces adaptive immune responses and further promotes ferroptosis. Fundamentally, the supramolecular conjugate of VNP and cell membranes‐coated Fe3O4 can potentiate the therapeutic capability of each other through mutually magnifying the ferroptosis and immunotherapy, resulting in significantly enhanced antitumor effects.
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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 ».