Nano-delivery of Silibinin Potentiate the Induction of Immunogenic Cell Death (ICD) in Melanoma Cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Induction of immunogenic cell death (ICD) in tumors can enhance antitumor immunity and modulate immunosuppression in the tumor microenvironment (TME). OBJECTIVE: In the current study, we investigated the effect of silibinin, a natural compound with anticancer activity, and its polymer-based nanoformulations on the induction of apoptosis and ICD in cancer cells. METHODS: Free and nanoparticulate silibinin were evaluated for their growth-inhibitory effects using an MTT assay. Annexin V/PI staining was used to analyze apoptosis. Calreticulin (CRT) expression was measured by flow cytometry. Western blotting was conducted to examine the levels of elf2α, which plays a role in the ICD pathway. The HSP90 and ATP levels were determined using specific detection kits. RESULTS: Compared to the free drug, silibinin-loaded nanocarriers significantly increased the induction of apoptosis and ICD in B16F10 cells. ICD induction was characterized by significantly increased levels of ICD biomarkers, including CRT, HSP90, and ATP. We also observed an increased expression of p-elf-2α/ elf-2α in B16F10 cells treated with silibinin-loaded micelles compared to cells that received free silibinin. CONCLUSION: Our findings showed that the encapsulation of silibinin in polymeric nanocarriers can potentiate the effects of this drug on the induction of apoptosis and ICD in B16F10 melanoma cells.
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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 ».