Metastasis and recurrence are notable contributors to mortality associated with breast cancer. Although immunotherapy has shown promise in mitigating these risks after conventional treatments, its effectiveness remains constrained by significant challenges, such as impaired antigen presentation by dendritic cells (DCs) and inadequate T cell infiltration into tumor tissues. To address these limitations, we developed a multifunctional nanoparticle platform, termed GM@P, which consisted of a hydrophobic shell encapsulating the photosensitizer MHI148 and a hydrophilic core containing the STING agonist 2'3'-cGAMP. This design elicited robust type I interferon responses to activate antitumor immunity. The GM@P nanoparticles loaded with MHI148 specifically targeted breast cancer cells. Upon exposure to 808 nm laser irradiation, the MHI148-loaded nanoparticles produced toxic reactive oxygen species (ROS) to eradicate tumor cells through photodynamic therapy (PDT). Notably, PDT stimulated immunogenic cell death (ICD) to foster the potency of antitumor immune responses. Furthermore, the superior photoacoustic imaging (PAI) capabilities of MHI148 enabled the simultaneous visualization of diagnostic and therapeutic procedures. Collectively, our findings uncovered that the combination of PDT and STING activation facilitated a more conducive immune microenvironment, characterized by enhanced DC maturation, infiltration of CD8

Abstract Cooperative spectrum sensing (CSS) has emerged as a promising strategy for identifying available spectrum resources by leveraging spatially distributed sensors in cognitive wireless sensor networks (CWSNs). Nevertheless, this open collaborative approach is susceptible to security threats posed by malicious sensors, specifically Byzantine attack, which can significantly undermine CSS accuracy. Moreover, in extensive CWSNs, the CSS process imposes substantial communication overhead on the reporting channel, thereby considerably diminishing cooperative efficiency. To tackle these challenges, this article introduces a refined CSS approach, termed weighted sequential detection (WSD). This method incorporates channel state information to validate the global decision made by the fusion center and assess the trust value of sensors. The trust value based weight is assigned to sensing samples, which are then integrated into a sequential detection framework within a defined time window. This sequential approach prioritizes samples based on descending trust values. Numerical simulation results reveal that the proposed WSD outperforms conventional fusion rules in terms of the error probability, sample size, achievable throughput, and latency, even under varying degrees of Byzantine attack. This innovation signifies a substantial advancement in enhancing the reliability and efficiency of CSS.

In the field of cognitive radio (CR), cooperative spectrum sensing (CSS) utilizes the spatial diversity of each secondary user (SU) to accurately detect spectrum hole. Although the information exchange and decision fusion in CSS improves sensing accuracy, it also brings additional communication overhead and energy consumption. Since the energy of SUs is limited, it is necessary to improve the sensing performance while reducing the energy consumption, i.e., maximizing the energy efficiency (EE). In this paper, two effective bitwise differential voting rules (DVRs) are proposed to reduce the number of bits reported without compromising sensing performance. Meanwhile, this paper derives theoretical performance expressions for the proposed bitwise DVRs and proposes a differential mechanism based quantized data fusion (QDF) to achieve optimal EE. The proposed QDF optimizes the quantization interval and the global decision threshold to achieve the highest EE and regulates the number of quantization bits through the differential mechanism. Finally, the numerical simulation results confirm the effectiveness and robustness of the proposed bitwise DVRs. Moreover, the proposed energy-efficient differential mechanism based QDF shows superiority over other energy-efficient QDF techniques that only apply DVR in terms of EE.