核酸药物为实现精准的癌症治疗提供了新的契机，但其应用目前仍会受到靶点选择不准确以及递送效率低等问题的限制。有鉴于此， 上海交通大学刘培峰研究员、Lin Zhang、Jiahua Pan和上海市浦东新区人民医院Bin Gu 构建了一种将基于双重机器学习模型（LASSO和RSF）的miRNA靶点筛选与模块化仿生纳米载体系统进行结合的治疗平台。
本文要点：
（1） 研究者通过系统性筛选和实验验证发现，miR-873是前列腺癌中此前未被表征的抑瘤miRNA，而miR-20a则是一种致癌基因。机制研究表明，它们能够调节HNRNPK和ABL2，并调控与增殖和转移相关的通路。随后，实验开发了一种前列腺癌细胞源性内质网膜（ERM）工程化的仿生纳米载体，其可在前列腺癌中成功实现miR-873模拟物与miR-20a抑制剂的胞质共递送，进而能够在体内外协同抑制肿瘤的增殖和转移。
（2） 实验结果表明，共负载多西他赛可进一步增强抗肿瘤效果，由此表明该平台具有通过联合治疗抑制癌症进展的重要潜力。综上所述，该研究揭示了合理筛选的miRNA组合的治疗协同效应，并为实现精准癌症治疗提供了一个新的多功能平台。
参考文献
Hang Xu. et al. Machine Learning-Based Screening of Optimal miRNA Targets Enabled by a Cytosolic Delivery Carrier for Augmenting Cancer Therapy. Advanced Materials . 2026
DOI: 10.1002/adma.202521283
https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202521283
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