Development of Pro-resolving and Pro-efferocytic Nanoparticles for Atherosclerosis Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis is a major contributor to cardiovascular diseases with a high global prevalence. It is characterized by the formation of lipid-laden plaques in the arteries, which eventually lead to plaque rupture and thrombosis. While the current lipid-lowering therapies are generally effective in lowering the risk of cardiovascular events, they do not address the underlying causes of disease. Defective resolution of inflammation and impaired efferocytosis are the main driving forces of atherosclerosis. Macrophages recognize cells for clearance by the expression of "eat me" and "do not eat me" signals, including the CD47-SIRPα axis. However, the "do not eat me" signal CD47 is overexpressed in atherosclerotic plaques, leading to compromised efferocytosis and secondary necrosis. In this context, prophagocytic antibodies have been explored to stimulate the clearance of apoptotic cells, but they are nonspecific and impact healthy tissues. In macrophages, downstream of signal regulatory protein α, lie protein tyrosine phosphatases, SHP 1/2, which can serve as effective targets for selectively phagocytosing apoptotic cells. While increasing the efferocytosis targets the end stages of lesion development, the underlying issue of inflammation still persists. Simultaneously increasing efferocytosis and reducing inflammation can be effective therapeutic strategies for managing atherosclerosis. For instance, IL-10 is a key anti-inflammatory mediator that enhances efferocytosis via phosphoSTAT3 (pSTAT3) activation. In this study, we developed a combination nanotherapy by encapsulating an SHP-1 inhibitor (NSC 87877) and IL-10 in a single nanoparticle platform [(S + IL)-NPs] to enhance efferocytosis and inflammation resolution. Our studies suggest that (S + IL)-NPs successfully encapsulated both agents, entered the macrophages, and delivered the agents into intracellular compartments. Additionally, (S + IL)-NPs decreased inflammation by suppressing pro-inflammatory markers and enhancing anti-inflammatory mediators. They also exhibited the potential for improved phagocytic activity via pSTAT3 activation. Our nanomedicine-mediated upregulation of the anti-inflammatory and efferocytic responses in macrophages shows promise for the treatment of atherosclerosis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».