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Enregistrement W1970782935 · doi:10.5339/qfarf.2012.aesnp17

Efficient siRNA delivery and gene silencing using self-assembled rosette nanotubes

2012· article· en· W1970782935 sur OpenAlexaff
Hicham Fenniri, Uyen Ho, Aws Alshamsan

Notice bibliographique

RevueQatar Foundation Annual Research Forum Volume 2012 Issue 1 · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGene silencingNanotechnologyMaterials scienceNanomaterialsComputer scienceComputational biologyChemistryBiologyGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Self-assembly and self-organization processes offer a powerful strategy for the design of nanomaterials from the ground up with predefined dimensions and properties. Central to these approaches is the design and synthesis of molecules with a built-in ability to undergo a hierarchical sequence of supramolecular reactions, culminating with the formation of a well-defined functional superstructure. The rosette nanotubes (RNTs) are a new class of biocompatible organic nanomaterials with tunable dimensions and properties. They are obtained through the hierarchical self-assembly of small synthetic organic molecules. They can be readily tailored to target and kill cancerous cells. Objectives: Our aim is to address the following issues: (i) extent to which the RNTs can capture and deliver siRNA to a tumour while retaining their activity, (ii) advantages and/or limitations of RNTs compared to clinically tested drug delivery systems (DDS), (iii) effectiveness of RNT-based formulations in cancer treatment, (iv) specificity and real-time tracking of the RNT DDS, (v) toxicity profile of the new RNT DDS, (vi) identification of optimal cancer targets for the RNT DDS, and (vii) categorization of the therapeutic advantages/challenges of this system in animal models. Methods: We have designed a family of RNTs and characterized them chemically and structurally. We have also tested their ability to capture siRNA and deliver it to cancer cells. Results: The binding efficiency was shown to be a function of RNT/siRNA ratio, net charge, and local cationic density. These formulations were reproducible at different ionic strength media and were shown to protect siRNA from degradation by serum nucleases. Moreover, the presence of siRNA also played a role in dictating the supramolecular shape of the nanocarrier, which may reflect in-cell uptake and the resulting silencing process. Fluorescence microscopy showed that Caco-2 cells can take up RNT derived assemblies very readily within 4 hours and retain siRNA up to 72 hours. Silencing experiments showed a dose-dependent reduction in VEGF protein levels secreted by Caco-2 cells reaching approximately 40% reduction at 20 nM siRNA. Conclusions: We have shown that the RNTs are effective oligonucleotide carriers. Future studies will involve animal studies and further optimization of the observed therapeutic effect.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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