Oral oncolytic magnetotactic bacteria elicit anti-colorectal tumor immunity and reprogram microbiota metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Therapeutic outcomes of colorectal cancer (CRC) are influenced by intestinal microbiota and metabolites. To leverage the tumor-tropism and microbiota-regulating properties of bacteria, we developed oncolytic magnetotactic bacteria (MSR-CPT/APPs) loaded with camptothecin (CPT) and anti-PD-L1 peptide (APP) for targeted chemo-magnetothermal immunotherapy of CRC. To further achieve oral delivery, MSR-CPT/APPs were coated with mulberry leaf lipids and Pluronic F127 (LPs). When exposed to an alternating magnetic field, MSR-CPT/APP@LPs penetrated colonic mucus and reached deep-seated tumors. They elevated proinflammatory cytokine secretion, prolonged T cell recruitment, and reduced immunosuppressive cell proportions by activating the cGAS-STING pathway, inducing immunogenic cell death, and facilitating macrophage polarization to M1 phenotype. Oral MSR-CPT/APP@LPs increased the relative abundances of crucial commensal microorganisms ( e.g ., Lachnospiraceae family and Alistipes ) and influenced their metabolites, like elevating beneficial metabolites (short-chain fatty acids and citrulline) levels and decreasing harmful metabolites ( l -glutamine and kynurenic acid) amounts, thereby remodeling the tumor immune microenvironment. Overall, MSR-CPT/APP@LPs foster a supportive intestinal environment and mitigate immunosuppression, achieving the eradication of both primary and distant colorectal tumors.
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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) | 0,000 | 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 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 ».