Natural Macrophage Membrane-Coated Nanoparticles as a Multifaceted Sepsis Therapeutic to Sequester Inflammatory and Toxic Mediators
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial sepsis is a life-threatening immune dysregulation triggered by bacterial infection and propagated by a dysfunctional host response, culminating in systemic tissue damage and multiorgan failure. In the United States, sepsis results in the hospitalization of more than one million patients annually and accounts for nearly one in three hospital deaths. Despite decades of efforts to develop immunoregulatory sepsis therapies, no clinically approved treatments exist. Recent advances in nanotechnology have introduced innovative approaches, including cellular nanodecoys synthesized from natural macrophage membranes coated onto polymeric nanoparticle cores. Here we introduce a human macrophage membrane-derived drug candidate, CTI-111, capable of sequestering soluble microbial toxins, drivers of inflammation, and pro-inflammatory cytokines from multiple sources. Therapeutic administration of CTI-111 reduces inflammation and improves survival in multiple murine sepsis models. We further demonstrate that CTI-111 can bind multiple sepsis-associated human cytokines in the complex environment of septic serum ex vivo. Together, these findings highlight the potential of CTI-111 as a multifaceted therapy for sepsis.
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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 ».