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Enregistrement W1963674335 · doi:10.2147/ijn.s57449

Nanometer-scale siRNA carriers incorporating peptidomimetic oligomers: physical characterization and biological activity

2014· article· en· W1963674335 sur OpenAlexfundno aff
Yeliz Utku Konca, Kent Kirshenbaum, Ronald N. Zuckermann

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nanomedicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryBasic Energy SciencesDivision of ChemistryYork UniversityU.S. Department of EnergyOffice of ScienceNational Science Foundation
Mots-clésPeptidomimeticCharacterization (materials science)Materials scienceNanotechnologyNanometreDrug carrierBiophysicsDrug deliveryChemistryPeptideBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic short interfering RNA (siRNA) oligonucleotides can trigger the RNA interference pathway and lead to selective gene silencing. Despite considerable enthusiasm and investment, formidable challenges remain that may deter translating this breakthrough discovery into clinical applications. In particular, the development of efficient, nontoxic, nonimmunogenic methods for delivering siRNA in vivo has proven to be exceptionally challenging. Thorough analysis of the relationship between the structure and function of siRNA carrier systems, both in isolation and in complex with RNA, will facilitate the design of efficient nonviral siRNA delivery vehicles. In this study, we explore the relationship between the physicochemical characteristics and the biological activity of "lipitoid" compounds as potent siRNA delivery vehicles. Lipitoids are cationic peptidomimetic oligomers incorporating a peptoid and a phospholipid moiety. Lipitoids can associate with siRNA oligonucleotides and self-assemble into spherical lipitoid-based nanoparticles (LNPs), with dimensions that are dependent upon the medium and the stoichiometric ratio between the cationic monomers of the lipitoid and anionic siRNA oligonucleotides. The morphology, gene silencing efficiency, and cytotoxicity of the siRNA-loaded LNPs are similarly sensitive to the stoichiometry of the complexes. The medium in which the LNPs are formed affects the assembled cargo particles' characteristics such as particle size, transfection efficiency, and stability. Formation of the LNPs in the biological, serum-free medium OptiMEM resulted in LNPs an order of magnitude larger than LNPs formed in water, and were twice as efficient in siRNA transfection compared to LNPs formed in water. Inhibitor studies were conducted to elucidate the efficiency of lysosomal escape and the uptake mechanism of the siRNA-loaded LNPs. Our results suggest that these lipitoid-based, siRNA-loaded spherical LNPs are internalized through a lipid raft-dependent and dynamin-mediated pathway, circumventing endosomal and lysosomal encapsulation. The lipitoid-siRNA nanospheres proved to be suitable platforms for investigating the critical parameters determining the efficiency of transfection agents, revealing the necessity for conducting characterization studies in biological media. The investigation of the LNP internalization pathway points to an alternative uptake route that bypasses the lysosome, explaining the surprisingly high efficiency of LNPs and suggesting that the uptake mechanism should be probed rather than assumed for the next generation of rationally designed transfection agents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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