A Single‐Metal‐Doped Nanoplatform for Ferroptosis‐Driven cGAS‐STING Pathway Activation in Hepatocellular Carcinoma Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The cGAS‐STING signaling pathway effectively activates antitumor immune responses and holds promise for overcoming drug resistance in hepatocellular carcinoma (HCC) immunotherapy. However, achieving specific activation of this pathway in HCC remains challenging. Here, it is introduced a single‐metal‐doped nanoplatform, ZMRPF, which leverages ferroptosis‐induced mitochondrial DNA (mtDNA) release to stimulate cGAS‐STING‐mediated immune activation. ZMRPF initiates HCC ferroptosis by inducing high levels of lipid reactive oxygen species, leading to mitochondrial stress and the release of endogenous mtDNA. This mtDNA synergistically activates the cGAS‐STING pathway, enhanced by immunoactivating Mn 2 ⁺ ions released from ZMRPF. Concurrently, the tumor antigens released during ferroptosis amplify the activity of antigen‐presenting cells, creating a cascade that links ferroptosis with innate immunity. This cascade drives a robust systemic antitumor immune response, effectively reversing the immunosuppressive microenvironment of HCC. These results demonstrate the ability of ZMRPF to reshape the immune microenvironment of HCC and offer a promising strategy for next‐generation tumor immunotherapy.
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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 ».