Polyphenol‐Scaffolded Modular Assembly of Heterotypic Cell–Cell Assemblies for Potentiating Cancer Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Cells existing in the form of clusters often exhibit distinct biological functions from their single-cell counterparts. However, the ability to modulate cell-cell interactions among multiple cell types through molecular scaffolds remains an ongoing challenge. Here, a supramolecular phenolic network on surfaces of live cells designed is engineered to act as modular scaffolds that promote intercellular interactions, presenting a universal platform for the construction of cell-cell assemblies (CCAs). Utilizing the inherent cell surface affinity of supramolecular phenolic network modules, a series of heterotypic CCAs is efficiently established by assembling five distinct microorganisms and five types of mammalian cells. A specific application of CCAs with the combination of L. casei and macrophages (L. casei@Mφ) is highlighted for enhanced cancer immunotherapy. Upon intravenous administration, L. casei@Mφ allows the chemotactic Mφ to facilitate the accumulation of L. casei at the tumor. The accumulated L. casei enables the polarization of tumor-associated Mφ toward a pro-inflammatory phenotype, markedly improving the immunotherapeutic response, slowing tumor progression, and mitigating lung metastasis. This work demonstrates the potential of polyphenol-scaffolded modular assembly in manipulating cell-cell interactions to enhance multicellular cooperation, offering a general approach to controlling complex cellular behaviors.
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) | 0,000 | 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 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 ».