Inhalable PD‐1 Exosomes Co‐Delivering EP2/EP4 Antagonists Remodel the Pulmonary Tumor Microenvironment in Breast Cancer Lung Colonization

微泡 肿瘤微环境 医学 免疫系统 癌症研究 肺 间质细胞 乳腺癌 转移 肺癌 乳腺肿瘤 巨噬细胞 免疫疗法 癌症 免疫学 肺损伤 外体 药理学 肺癌的治疗 肿瘤进展 药物输送 乳腺肿瘤 癌细胞 肺泡巨噬细胞
作者
Qi Li,Jingyi Yang,X. L. Chen,Pi Zhao,Zixin Luo,Zhaokai Wang,Rui Yang,Min Zhou,崔红平,Ying Yao,Daozhen Chen,Yu Chen
出处
期刊:Advanced Healthcare Materials [Wiley]
标识
DOI:10.1002/adhm.71896
摘要

Developing effective nanomedicines for pulmonary metastasis remains challenging because of systemic clearance and local stromal barriers. Guided by single-cell transcriptomic profiling, we characterized a compartmentalized immunosuppressive network involving PGE2 and provide a biological rationale for coordinated EP2/EP4 antagonism. We therefore engineered an inhalable biomimetic platform (PD-1@E2/4 Exo) comprising PD-1-displaying exosomes co-loaded with EP2 and EP4 antagonists. Compared with intravenous administration, nebulized delivery increased pulmonary exposure of the engineered vesicles. Within the pulmonary tumor setting, surface PD-1 is intended to interfere with PD-1/PD-L1 signaling, while the co-delivered antagonists target the EP2/EP4 immunosuppressive axis. Treatment was associated with macrophage reprogramming, increased oxidative stress, and enhanced ICD-related responses in tumor cells. In the experimental breast-cancer lung-colonization model, the inhaled formulation reduced established pulmonary tumor burden and was accompanied by systemic immune-memory responses. These findings provide a preclinical study for integrating local pulmonary delivery with coordinated metabolic and immune modulation in breast cancer lung disease.
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
天空完成签到,获得积分10
1秒前
木木完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
酷波er的应助被霸气秀采纳,获得10
2秒前
Jasper的应助被纯真的若魔采纳,获得10
2秒前
2秒前
田様的应助被ABO采纳,获得10
2秒前
李健的应助被lihuifang采纳,获得10
3秒前
qqtang发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
威武的成风完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
领导范儿的应助被梁初见采纳,获得30
4秒前
猴子大侠发布了新的文献求助10
5秒前
扎克斯发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
英吉利25发布了新的文献求助10
5秒前
灿烂千阳发布了新的文献求助10
5秒前
奈落发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
v0id的应助被第三人称的自己采纳,获得10
6秒前
xixi发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
7秒前
脆薯饼完成签到,获得积分10
7秒前
雨中尘埃发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
感动山灵发布了新的文献求助10
9秒前
哦哟发布了新的文献求助10
9秒前
会发光的喷火龙完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
兰二发布了新的文献求助10
10秒前
怕黑丹雪发布了新的文献求助10
11秒前
自觉驳发布了新的文献求助10
11秒前
11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
Les Mantodea De Guyane 2000
Energie-Contracting 1500
Stochastic Models in Operations Research,Vol. 2 600
Problems and Solutions for Integer and Combinatorial Optimization: Building Skills in Discrete Optimization 600
Organizational Behavior 510
Stell & Maran's Head and Neck Surgery and Oncology 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8029422
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9469399
关于积分的说明 21237102
捐赠科研通 7599606
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3388333
关于科研通互助平台的介绍 2520667
邀请新用户注册赠送积分活动 2424919