Nanoparticle Retinoic Acid-Inducible Gene I Agonist for Cancer Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Pharmacological activation of the retinoic acid-inducible gene I (RIG-I) pathway holds promise for increasing tumor immunogenicity and improving the response to immune checkpoint inhibitors (ICIs). However, the potency and clinical efficacy of 5′-triphosphate RNA (3pRNA) agonists of RIG-I are hindered by multiple pharmacological barriers, including poor pharmacokinetics, nuclease degradation, and inefficient delivery to the cytosol where RIG-I is localized. Here, we address these challenges through the design and evaluation of ionizable lipid nanoparticles (LNPs) for the delivery of 3p-modified stem-loop RNAs (SLRs). Packaging of SLRs into LNPs (SLR-LNPs) yielded surface charge-neutral nanoparticles with a size of ∼100 nm that activated RIG-I signaling in vitro and in vivo. SLR-LNPs were safely administered to mice via both intratumoral and intravenous routes, resulting in RIG-I activation in the tumor microenvironment (TME) and the inhibition of tumor growth in mouse models of poorly immunogenic melanoma and breast cancer. Significantly, we found that systemic administration of SLR-LNPs reprogrammed the breast TME to enhance the infiltration of CD8 + and CD4 + T cells with antitumor function, resulting in enhanced response to αPD-1 ICI in an orthotopic EO771 model of triple-negative breast cancer. Therapeutic efficacy was further demonstrated in a metastatic B16.F10 melanoma model, with systemically administered SLR-LNPs significantly reducing lung metastatic burden compared to combined αPD-1 + αCTLA-4 ICI. Collectively, these studies have established SLR-LNPs as a translationally promising immunotherapeutic nanomedicine for potent and selective activation of RIG-I with the potential to enhance response to ICIs and other immunotherapeutic modalities.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».