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Enregistrement W4389240480 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm23-b049

Abstract B049: Lipid nanoparticle-delivered toll-like receptor agonists are highly effective in cancer immunotherapy

2023· article· en· W4389240480 sur OpenAlexaboutno aff
Jun Bai, Fei Su, Chen Li, Yujing Wu, Jing Li, Xiaobin Zhao, Yongsheng Yang

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunotherapyMedicineTumor microenvironmentCancerImmune systemMelanomaCpG OligodeoxynucleotideCancer immunotherapyCancer researchCpG siteDosingImmunologyPharmacologyInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Tumor immunotherapy has shown promising efficacy in various types of cancer. However, the effectiveness of immunotherapy is often limited by the immune-suppressive microenvironment within tumors. To address this challenge, we developed a method of intratumoral injection using lipid nanoparticles (LNPs) to deliver Toll-like receptor 7, 8, and 9 agonists. LNPs effectively enhance immune activation while reducing systemic responses by increasing drug retention within the tumor. Methods: We encapsulated 30nt-CpG and Resiquimod into LNPs (QTsomeTM). Subcutaneous inoculation of 2 × 106 MC38 cells was performed in mice. Once the average tumor volume reached approximately 100mm3, we divided 15 mice into 3 groups based on tumor volume. Intratumoral injections began on the same day of grouping, with a dosage of 1mg/kg (5 injections every 3 days). Tumor volume and body weight were measured twice a week. We conducted two parallel experiments, each with 7 mice for the MC38 model and 8 mice for the B16 melanoma model in each group, to compare the efficacy of 26nt-CpG and 30nt-CpG. Results: On the 15th day post-dosing, the tumor growth inhibition rate (TGI) was 79.9% (P<0.001), resulting in a 73.7% increase in survival rate. LNP-delivered 26nt-CpG demonstrated a TGI rate of 75.4% (P<0.001), while 30nt-CpG showed a TGI of 81.9% (P<0.001). Interestingly, the 26nt-CpG group exhibited faster weight gain, indicating better safety. In the mouse B16 melanoma model, LNP-delivered 26nt-CpG achieved a TGI rate of 75.2% (P<0.001), slightly higher than 30nt-CpG (71.0%, P<0.001), and also resulted in faster weight gain. Conclusion: In conclusion, the use of LNP-delivered Toll-like receptor agonists demonstrated excellent tumor therapeutic effects and good safety in mouse models. Activation of Toll-like receptors effectively stimulated immune cells such as CD8+ T cells and NK cells, enhancing their ability to kill tumor cells. Direct injection of LNPs into the tumor improved this effect while reducing systemic side effects. This drug holds promise as a broad-spectrum anti-tumor treatment and may have potential for expanding the indications of existing tumor immunotherapies. Citation Format: Jun Bai, Fei Su, Chen Li, Yujing Wu, Jing Li, Xiaobin Zhao, Yongsheng Yang, Robert J Lee. Lipid nanoparticle-delivered toll-like receptor agonists are highly effective in cancer immunotherapy [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Tumor Immunology and Immunotherapy; 2023 Oct 1-4; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2023;11(12 Suppl):Abstract nr B049.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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