Screening for lipid nanoparticles that modulate the immune activity of helper T cells towards enhanced antitumour activity

免疫系统 抗原 癌症免疫疗法 抗原提呈细胞 免疫学 免疫疗法 抗原呈递 化学 癌症研究 生物 细胞生物学 T细胞
作者
Yining Zhu,Jingyao Ma,Ruochen Shen,Jinghan Lin,Shuyi Li,Xiaoya Lu,Jessica L. Stelzel,Jiayuan Kong,Leonardo Cheng,Ivan Vuong,Zhi‐Cheng Yao,Christine Wei,Nicole Korinetz,Wu Han Toh,Joseph Choy,Rebekah A. Reynolds,Melanie J. Shears,Won June Cho,Natalie K. Livingston,Gregory P. Howard
出处
期刊:Nature Biomedical Engineering [Nature Portfolio]
卷期号:8 (5): 544-560 被引量:58
标识
DOI:10.1038/s41551-023-01131-0
摘要

Lipid nanoparticles (LNPs) can be designed to potentiate cancer immunotherapy by promoting their uptake by antigen-presenting cells, stimulating the maturation of these cells and modulating the activity of adjuvants. Here we report an LNP-screening method for the optimization of the type of helper lipid and of lipid-component ratios to enhance the delivery of tumour-antigen-encoding mRNA to dendritic cells and their immune-activation profile towards enhanced antitumour activity. The method involves screening for LNPs that enhance the maturation of bone-marrow-derived dendritic cells and antigen presentation in vitro, followed by assessing immune activation and tumour-growth suppression in a mouse model of melanoma after subcutaneous or intramuscular delivery of the LNPs. We found that the most potent antitumour activity, especially when combined with immune checkpoint inhibitors, resulted from a coordinated attack by T cells and NK cells, triggered by LNPs that elicited strong immune activity in both type-1 and type-2 T helper cells. Our findings highlight the importance of optimizing the LNP composition of mRNA-based cancer vaccines to tailor antigen-specific immune-activation profiles. The composition of lipid nanoparticles for the delivery of tumour-antigen-encoding mRNA can be optimized via a screening method to enhance antitumour activity via the modulation of the immune activity of helper T cells.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研互通完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
JamesPei应助刘歌采纳,获得10
1秒前
达瓦里希发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
ash完成签到,获得积分10
2秒前
Ee完成签到,获得积分20
3秒前
鱼鱼发布了新的文献求助10
3秒前
tyxyt完成签到,获得积分10
4秒前
贝贝发布了新的文献求助10
4秒前
刘若鑫完成签到 ,获得积分10
5秒前
石榴喵发布了新的文献求助10
5秒前
xiejiaye完成签到,获得积分10
6秒前
程意善发布了新的文献求助10
7秒前
华仔应助迷人灰狼采纳,获得10
7秒前
科研通AI6应助栗子采纳,获得10
8秒前
直率冷玉完成签到,获得积分10
9秒前
科研通AI5应助jiang采纳,获得10
10秒前
eli完成签到,获得积分10
10秒前
hzlong完成签到,获得积分20
10秒前
10秒前
英俊的铭应助温暖伟祺采纳,获得10
10秒前
11秒前
鱼鱼完成签到,获得积分10
12秒前
刘歌发布了新的文献求助10
14秒前
默默松鼠完成签到,获得积分10
14秒前
yiyi发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
Xuan完成签到,获得积分10
16秒前
修fei完成签到 ,获得积分10
17秒前
夏泽华完成签到,获得积分10
17秒前
科研通AI5应助贝贝采纳,获得10
18秒前
19秒前
Jasper应助不安梦桃采纳,获得10
20秒前
刘歌完成签到,获得积分10
21秒前
沉默以松发布了新的文献求助10
21秒前
程意善发布了新的文献求助10
22秒前
sss发布了新的文献求助20
22秒前
文艺的匪发布了新的文献求助10
23秒前
夏虫语冰完成签到,获得积分10
23秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 1500
Encyclopedia of Materials: Plastics and Polymers 1000
Architectural Corrosion and Critical Infrastructure 1000
Early Devonian echinoderms from Victoria (Rhombifera, Blastoidea and Ophiocistioidea) 1000
Hidden Generalizations Phonological Opacity in Optimality Theory 1000
Handbook of Social and Emotional Learning, Second Edition 900
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4924525
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4194571
关于积分的说明 13029123
捐赠科研通 3966454
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2173951
邀请新用户注册赠送积分活动 1191426
关于科研通互助平台的介绍 1100971