Empowering chemotherapy-induced antitumor immunity by multi-targeted synergistic combination nanomedicine for triple-negative breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Triple negative breast cancer (TNBC) is an aggressive malignancy characterized by early recurrence, high metastatic burden, and resistance to conventional therapies, largely due to the absence of targetable receptors and an immunosuppressive tumor microenvironment. To address these limitations, our lab has engineered a multifunctional nanotherapeutic system iRGD-DOX-oHA-PLN comprising polymer-lipid nanoparticles co-loaded with doxorubicin (DOX) and oligomeric hyaluronic acid (oHA) and functionalized with the tumor-penetrating integrin-targeting iRGD peptide. This rationally designed platform capitalizes on the sequential targeting mechanism: integrin-mediated tumor penetration and endocytosis via iRGD, followed by CD44 engagement through oHA to enhance intracellular drug delivery and suppresses cell motility. iRGD-DOX-oHA-PLN significantly improved cellular uptake, intratumoral accumulation, and cytotoxic efficacy in TNBC cells and tumor. Notably, it enhanced immunogenic cell death, characterized by increased calreticulin exposure, ATP and HMGB1 levels, triggering potent anti-tumor immune responses. Intravenous treatment led to elevated CD8 + T-cell infiltration, granzyme B expression, and secretion of pro-inflammatory cytokines (TNF-α, IFN-γ), while concurrently suppressing immunosuppressive mediators including IL-6, regulatory T cells, and tumor-associated macrophages. Over a four-week treatment period, iRGD-DOX-oHA-PLN effectively inhibited primary tumor growth and systemic pulmonary metastases in a syngeneic orthotopic TNBC mouse model. These findings demonstrate the therapeutic potential of simultaneously targeting integrin-CD44 signaling and the immunosuppressive niche using a dual-functional nanomedicine to overcome drug resistance and immune evasion in TNBC, offering a promising strategy for metastatic cancer intervention.
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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) | 0,000 | 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 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 ».