CRCs-CAFs crosstalk-targeted nano-delivery system reprograms tumor microenvironment for oxaliplatin resistance reversing and liver metastasis inhibition in colorectal cancer
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Notice bibliographique
Résumé
The five-year survival rate of patients with colorectal cancer (CRC) liver metastasis is less than 30 %, and chemotherapy resistance and metastatic microenvironment remodeling are the current treatment bottlenecks. Cancer-associated fibroblasts (CAFs) in the tumor microenvironment (TME) form a "CRCs-CAFs crosstalk" with colorectal cancer cells (CRCs) by secreting dense extracellular matrix (ECM), free fatty acids (FFA), and pro-metastatic factors, driving a vicious cycle of drug resistance and metastasis. During liver metastasis, hepatic stellate cells (HSCs)-derived CAFs (HSC-CAFs) promote tumor metastasis by remodeling the pre-metastatic microenvironment. Based on clinical sample RNA sequencing and mouse single-cell sequencing to reveal ECM signal enrichment and CAFs activation characteristics, we innovatively constructed a nano-delivery system using hyaluronic acid-modified MIL-100 nanoparticles (OEMH NPs) co-loaded with oxaliplatin (OXA) and epigallocatechin gallate (EGCG). This system can target the CRCs-CAFs crosstalk through CD44 receptor: on the one hand, OEMH NPs can inhibit CAFs activation and reduce ECM deposition, improve drug penetration and down-regulate FFA metabolic reprogramming, reverse OXA resistance; on the other hand, OEMH NPs can block the transformation of HSCs to CAFs, down-regulate pro-metastatic factors such as VEGF/IL-11/ANG, induce vascular normalization, and reprogram the pre-metastatic microenvironment. This strategy can simultaneously achieve primary lesion drug sensitization and liver metastasis inhibition, providing a new paradigm for the treatment of advanced colorectal cancer to break through the traditional treatment dilemma through dual reprogramming of metabolism and microenvironment, and has significant clinical translation potential.
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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 | 0,000 |
| 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.
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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 découle