Albumin-binding dendritic siRNA improves delivery and efficacy to solid tumors in a melanoma model
Notice bibliographique
Résumé
Small interfering RNA (siRNA) therapeutics are a new class of drugs that is rapidly expanding to tackle various diseases. Extrahepatic delivery of siRNAs, especially to the parenchyma of solid tumors, is challenging with multiple strategies being explored such as lipid nanoparticle based delivery and ligand conjugation strategies. Here, we report that an albumin-binding dendritic siRNA (D-siRNA) boosts blood circulation time following systemic administration, leading to improved delivery and silencing activity in a melanoma tumor model, in comparison to non-albumin binding lipophilic siRNAs. D-siRNAs increased the tumor-to-liver delivery ratio, including both immune and non-immune cell types within the tumor parenchyma. Using D-siRNAs to target JAK1 expression as an adjuvant to immune checkpoint inhibitors, we found that D-siRNAs was able to enhance PD1 antibody treatment and slow tumor progression of melanoma. Thus, this work demonstrates the utility of D-siRNAs as a systemically administered tumor delivery strategy, enabling the use of siRNAs as chemotherapeutic agents. Further mechanistic studies into the role of JAK1 in melanoma pathology and progression may expand this into additional targets as potential treatments.
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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) | 0,001 | 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 ».