RNA‐Seq Reveals the Mechanism of Synergistic Hydrogen‐Chemotherapy Based on Active Magnesium Micromotors for Inhibiting Glioblastoma Recurrence by Modulating Tumor Microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Postoperative recurrence of glioblastoma (GBM) is a key contributing factor to the unfavorable prognosis of patients. Chemotherapy has been extensively employed as a postoperative treatment for GBM; however, the produced drug resistance significantly undermines the chemotherapeutic efficacy. Herein, a multifunctional system based on magnesium micromotor (Mg‐Motor‐DOX) is designed and fabricated that can generate hydrogen gas in situ and actively deliver the chemotherapeutic drug doxorubicin (DOX). Utilizing a temperature‐sensitive hydrogel, Mg‐Motor‐DOX is administrated in situ to the residual cavity of the tumor after subtotal GBM resection. The produced H 2 by the Mg‐water reaction not only propels the motion of motors but also functions as an antioxidant to effectively alleviate the neuroinflammation caused by GBM resection. The H 2 bubbles create a pronounced vortex flow in situ, greatly enhancing the DOX penetration and the sensitivity of GBM cells to DOX. Therefore, synergistic hydrogen‐chemotherapy significantly inhibits the recurrence of the in situ GBM model. RNA‐Seq technology further elucidates the role of the strategy in modulating the tumor immune microenvironment via converting cold tumors into hot tumors, thereby establishing a theoretical foundation for the clinical implementation of synergistic hydrogen‐chemotherapy.
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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) | 0,000 | 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 ».