Engineered Macrophages‐Based uPA‐Scavenger Load Gemcitabine to Prompt Robust Treating Cancer Metastasis

转移 吉西他滨 癌症研究 癌症 医学 食腐动物 癌症转移 材料科学 生物 内科学 生物化学 激进的
作者
Zhiping Rao,ChuanChuan Lü,Hongyu Fan,Fuyu Du,Yutong Zhu,Yuqiong Xia,Zhiming Wang,Pengbo Ning
出处
期刊:Advanced Healthcare Materials [Wiley]
卷期号:12 (18): e2203356-e2203356 被引量:11
标识
DOI:10.1002/adhm.202203356
摘要

The majority of cancer patients die of metastasis rather than primary tumors, and most patients may have already completed the cryptic metastatic process at the time of diagnosis, making them intractable for therapeutic intervention. The urokinase-type plasminogen activator (uPA) system is proved to drive cancer metastasis. However, current blocking agents such as uPA inhibitors or antibodies are far from satisfactory due to poor pharmacokinetics and especially have to face multiplex mechanisms of metastasis. Herein, an effective strategy is proposed to develop a uPA-scavenger macrophage (uPAR-MΦ), followed by loading chemotherapeutics with nanoparticles (GEM@PLGA) to confront cancer metastasis. Interestingly, significant elimination of uPA by uPAR-MΦ is demonstrated by transwell analysis on tumor cells in vitro and enzyme-linked immunosorbent assay detection in peripheral blood of mice with metastatic tumors, contributing to significant inhibition of migration of tumor cells and occurrence of metastatic tumor lesions in mice. Moreover, uPAR-MΦ loaded with GEM@PLGA shows a robust antimetastasis effect and significantly prolonged survival in 4T1-tumor-bearing mice models. This work provides a novel living drug platform for realizing a potent treatment strategy to patients suffering from cancer metastasis, which can be further expanded to handle other tumor metastasis markers mediating cancer metastasis.
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
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
1秒前
lyb完成签到 ,获得积分10
1秒前
Yiming发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
2秒前
2秒前
派大星发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
sunny发布了新的文献求助10
4秒前
愉快乐瑶发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
6秒前
7秒前
wbb发布了新的文献求助10
7秒前
YY完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
xing1995完成签到,获得积分10
9秒前
Liuyan发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
超级无敌幸运星完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
科研通AI6.4应助tianfx3采纳,获得10
12秒前
12秒前
12秒前
Ava应助冷酷丹妗采纳,获得10
12秒前
huxinshinn完成签到,获得积分10
13秒前
大模型应助Fury采纳,获得10
13秒前
13秒前
我谈完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
14秒前
15秒前
幸福雪糕发布了新的文献求助10
15秒前
大模型应助悦耳的幼荷采纳,获得10
15秒前
16秒前
CodeCraft应助蓝天黄土采纳,获得10
16秒前
17秒前
18秒前
Owen应助高大的千秋采纳,获得10
18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
化工安全与环保 1000
Autoparametric Resonance in Mechanical Systems 1000
基于锂离子电池正极材料回收的绿色溶剂开发及工程化应用研究 800
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 600
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7653013
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9224305
关于积分的说明 19812808
捐赠科研通 7218785
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3279097
关于科研通互助平台的介绍 2439752
邀请新用户注册赠送积分活动 2278260