Nanoshield Architecture Harnessing Neoantigen-Targeting Peptides Enables Durable Post-surgical Glioma Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Despite advances in immunotherapy, its efficacy against postoperative glioma recurrence remains limited. Here, we present a neoantigen-targeting peptide nanoshield that synergizes with glioma resection to eliminate residual tumor cells and prevent relapse. The nanoshield architecture is constructed using a multicationic protein (MCP) as the structural scaffold, which is assembled with the mutated isocitrate dehydrogenase 1 (muIDH1) neoantigen. The nanoshield vaccine enables lysosome-escaping muIDH1 delivery and inflammasome-mediated immune activation, generating polyfunctional CD8 + T cells. The results demonstrate superior and durable immunogenicity, with a 3-fold increase in CD8 + T cells and a 6-fold in vivo retention profile compared to free peptide controls, respectively. This leads to significant reduction in tumor size in prophylactic and therapeutic glioma models. Notably, it achieves over 40% improvement in terms of postoperative recurrence-free survival through combining the nanovaccine with antiprogrammed death-1 (aPD-1) therapy. Our immunotherapeutic strategy induces potent antitumor immunity, offering promising clinical potential for postoperative management.
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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 ».