Oral Nanoarmored Live Bacterial Biotherapeutics Bearing Polyphenol-Based Supraparticles Enhance Chemotherapy via Reestablishing Immuno-Oncology-Microbiome Axis
Notice bibliographique
Résumé
The immuno-oncology-microbiome (IOM) axis, referring to the gut microbiota-regulated immune interactions on the tumor microenvironment and systemic immunity, is essential for cancer therapies. However, the cytotoxicity of chemotherapeutic agents (Chemos) disrupts the gut microbiota- and gut microbiota-manipulated IOM axis, further diminishing the therapeutic efficacy. Here, we developed oral nanoarmored live bacterial biotherapeutics (supraLBT), to reshape the tumor microenvironment and enhance chemotherapy via reestablishing the IOM axis. The cyto-adhesive polyphenol-based supraparticles, made from green tea polyphenol and food-grade milk protein, attached on microbes ( Escherichia coli Nissle1917, EcN) resisted a range of clinically relevant Chemos via phenolic-mediated noncovalent interactions, enhancing supraLBT survival by 27-fold compared with bare EcN. SupraLBT restored the intestinal microbiota and the disrupted IOM axis, thereby reducing the infiltration of regulatory T cells, increasing the recruitment of cytotoxic CD8 + T cells to the tumor bed, and further inhibiting tumor proliferation and demonstrating enhanced systemic immune responses. Notably, oral supraLBT combined with chemotherapy (doxorubicin) exhibited 2.35-fold greater tumor regression than that of doxorubicin alone, indicating that oral supraLBT can enhance the chemotherapeutic effect. Further investigations revealed that supraLBT reprogrammed the immune tumor microenvironment by upregulating antitumor cytokines and altering the gut microbial composition. Given the intricate interplay between gut microbiota, host immune system, and tumor microenvironment, this work presents a facile and biomaterial-engineered microorganism-based strategy to enhance the synergistic immuno-chemotherapy effects.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».