Liposome‐Polymer Nanoparticles Loaded with Copper Diethyldithiocarbamate and 6‐Bromo‐Indirubin‐3′‐Oxime Enable the Treatment of Refractive Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant advances in cancer immunotherapy, many patients fail to respond to current treatments, outlining the need to develop novel therapeutic modalities. Therapeutic resistance in cancer cells is mediated by significant genomic instability due to their oncogenic transformation and evolutionary pressures inside the tumor microenvironment (TME). However, these cellular and molecular adaptations can result in a significant increase in the baseline endoplasmic reticulum (ER) stress in TME-resident cells. This can be taken advantage of as a therapeutic strategy by using the metal chelate copper diethyldithiocarbamate (CuET), a potent inhibitor of the p97-UFD1-NPL4 protein complex to induce cytotoxicity and exacerbate ER stress in cancer cells. Here, CuET is combined with the anti-inflammatory drug 6-bromo-indirubin-3'-oxime (BIO), a potent GSK3 inhibitor, to modulate the aberrant inflammatory response inside the TME. However, both CuET and BIO are highly hydrophobic and exhibit poor bioavailability, requiring the development of an appropriate carrier. Herein, it is demonstrated that CuET and BIO can be efficiently loaded into liposomes that are stabilized by poly(vinylpyrrolidone). The liposome-loaded drug combination resulted in a significant decrease of 47% and 76% in the tumor burden of syngeneic B16F10 and YUMM1.7 mouse models, respectively, without any major acute toxicity.
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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 ».