Nanoparticles in tumor microenvironment remodeling and cancer immunotherapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cancer immunotherapy and vaccine development have significantly improved the fight against cancers. Despite these advancements, challenges remain, particularly in the clinical delivery of immunomodulatory compounds. The tumor microenvironment (TME), comprising macrophages, fibroblasts, and immune cells, plays a crucial role in immune response modulation. Nanoparticles, engineered to reshape the TME, have shown promising results in enhancing immunotherapy by facilitating targeted delivery and immune modulation. These nanoparticles can suppress fibroblast activation, promote M1 macrophage polarization, aid dendritic cell maturation, and encourage T cell infiltration. Biomimetic nanoparticles further enhance immunotherapy by increasing the internalization of immunomodulatory agents in immune cells such as dendritic cells. Moreover, exosomes, whether naturally secreted by cells in the body or bioengineered, have been explored to regulate the TME and immune-related cells to affect cancer immunotherapy. Stimuli-responsive nanocarriers, activated by pH, redox, and light conditions, exhibit the potential to accelerate immunotherapy. The co-application of nanoparticles with immune checkpoint inhibitors is an emerging strategy to boost anti-tumor immunity. With their ability to induce long-term immunity, nanoarchitectures are promising structures in vaccine development. This review underscores the critical role of nanoparticles in overcoming current challenges and driving the advancement of cancer immunotherapy and TME modification.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 découle