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 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) | 0,002 | 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 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 ».