Antibody‐Conjugated Nanogel with Two Immune Checkpoint Inhibitors for Enhanced Cancer Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Cancer immunotherapy by immune checkpoint inhibitors (ICIs) acts on antitumor responses by stimulating the immune system to attack cancer cells. However, this powerful therapy is hampered by its high treatment cost and limited efficacy. Here, it is shown that the development of an antibody-conjugated nanogel (ANGel), consisting of N-isopropylacrylamide-co-acrylic acid and antibody-binding protein (protein A), potentiates the efficacy of two ICI monoclonal antibodies (mAbs) (cytotoxic-T-lymphocyte-associated antigen 4 and programmed death ligand-1 mAbs). Compared with mAb treatment alone, treatment with a bispecific ANGel surface-conjugated with the mAbs significantly decreases both the survival of Michigan Cancer Foundation-7 (MCF-7) and M D Anderson-Metastatic Breast-231 (MDA-MB-231) breast cancer cells in vitro and the burden of 4T1-luciferase-2-derived orthotopic syngeneic tumors in vivo. The bispecific ANGel is also more potent than the conventional treatment at prolonging survival in animals with triple-negative breast cancer. The advantage of the bispecific ANGel over other engineered bispecific antibodies arises not only from the adaptability to link multiple antibodies quickly and easily, but also from the capability to maintain the anticancer effect steadily at subcutaneously delivered tumor site. This finding has an important implication for cancer immunotherapy, opening a new paradigm to treat solid tumors.
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 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».