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Enregistrement W4414418464 · doi:10.1136/egastro-2024-100106

Immunotherapy against colorectal cancer via delivery of anti-PD-L1 nanobody mRNA

2025· letter· en· W4414418464 sur OpenAlexaff
Wen-Ming Chu, Li Ma, Brian E. Hew, Atsushi Sugawara, Rodrigo Wengrill, Alex Guarary, Jason Irei, Owen Chan, Junlong Wang, Hiromi Muramtsu, Woohyun J. Moon, Nima Sharifai, William A. Boisvert, Youping Deng, Wei Jia, Norbert Pardi, Pavlos Anastasiadis, Stefan Moisyadi

Notice bibliographique

RevueeGastroenterology · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensAcuitas Therapeutics (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Cancer InstituteUniversity of Hawai'iAmerican Cancer Society
Mots-clésImmunotherapyColorectal cancerMessenger RNACancer immunotherapyCancerAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Monoclonal antibodies (mAbs) targeting immune checkpoint molecules such as programmed death ligand 1 (PD-L1), which is expressed in both immune and tumour cells, are conventional immunotherapy approaches. Although approved as monotherapy for the first-line treatment of several cancers, mAbs targeting PD-L1 have shown limited efficacy in colorectal cancer (CRC). Here, we investigated if nucleic acids translated into anti-PD-L1 nanobodies (PDL1Nbs) effectively suppress CRC tumourigenesis in mouse models. Methods Mice were transplanted with MC-38 mouse sporadic CRC (sCRC) cells or challenged with azoxymethane and dextran sodium sulfate, a combination treatment that induces colitis-associated CRC (CAC). The tumour-bearing mice were treated with a PDL1Nb-encoding plasmid DNA (pDNA) delivered via polymers, or treated with PDL1Nb-encoding nucleoside-modified messenger RNA (PDL1Nb mRNA) delivered via lipid nanoparticles (LNP). Moreover, bone marrow haematopoietic stem cells (BMHSCs) were differentiated and maturated by treating growth factors in the presence of PDL1Nb mRNA-LNP or control luciferase mRNA-LNP with/without lipopolysaccharide. We examined sCRC tumour proliferation and growth, CAC tumour incidences and numbers, tumour infiltration of immune cells and bone marrow-derived macrophages (BMDMs). Results Polymer delivery of PDL1Nb pDNA efficiently repressed sCRC progression in tumour-bearing mice. Intriguingly, LNP delivery of the quadruple PDL1Nb (qPDL1Nb) mRNA showed a greater efficacy than the delivery of the monomeric PDL1Nb (mPDL1Nb) mRNA in suppressing sCRC tumour progression. Moreover, qPDL1Nb mRNA-LNP treatment significantly reduced CAC incidence. Mechanistically, PD-L1 blockade by qPDL1Nb resulted in marked decreases in tumour-infiltrating myeloid-derived suppressor cells and tumour-associated macrophages, as well as expression of PD-L1, but increases in tumour-infiltrating CD3 + CD8 + cells during CAC tumourigenesis . Notably , in vitro LNP delivery of PDL1Nb mRNA into BMHSCs significantly inhibited their differentiation and maturation into BMDMs and strikingly reduced the expression of PD-L1, CD80, CD86 and CD206 in BMDMs. Conclusion These results suggest that the PDL1Nb therapy is effective for both CAC and sCRC and using qPDL1Nb mRNA-LNP is a promising alternative strategy for CRC immunotherapy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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