CRCs-CAFs crosstalk-targeted nano-delivery system reprograms tumor microenvironment for oxaliplatin resistance reversing and liver metastasis inhibition in colorectal cancer
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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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 ».