Self-Assembled Peptide Nanoparticle-Mediated Macrophage Polarization Enhances Anticancer Efficacy of Chemotherapeutics in Triple-Negative Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Peptide-based self-assembled materials are being investigated as a biodegradable option with various biomedical applications such as drug-delivery carriers and as biosensors. In this study, we report the mechanism of action of a synthetic β-sheet and turn rich macrocyclic host defense peptide that self-assemble in the form of nanoparticles and stimulate naïve and tumor-associated macrophages, resulting in the production of pro-inflammatory mediators in macrophage monoculture and in a macrophage/triple-negative breast cancer (TNBC) coculture model. Our results show that macrocyclic peptide-based nanomaterials termed as mCA4 engage with toll-like receptors of macrophages, activating downstream pathways in both naïve and IL-4-pretreated macrophages, and result in the production of pro-inflammatory mediators by the immune cells. The immunomodulatory potential of mCA4 is highly sequence-specific, and while an inactive analogue prepared by swapping a single amino acid in the peptide chain does not diminish the self-assembly properties of the parent peptide, its impact on the immunomodulatory potential is detrimental. The immunomodulatory potential of mCA4 is further confirmed in macrophage monoculture and in macrophage/TNBC coculture by proteomics and by Western blot analysis. The treatment of macrophage/TNBC coculture with mCA4 and chemotherapeutics enhanced anticancer efficacies of chemotherapeutics, suggesting immuno-adjuvant-like properties of materials for TNBC treatment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».