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Enregistrement W2029397995 · doi:10.1038/mt.2013.124

Biodegradable Lipids Enabling Rapidly Eliminated Lipid Nanoparticles for Systemic Delivery of RNAi Therapeutics

2013· article· en· W2029397995 sur OpenAlexaff
Martin A. Maier, Muthusamy Jayaraman, Shigeo Matsuda, Ju Liu, Scott Barros, William Querbes, Ying K. Tam, Steven M. Ansell, Varun Kumar, June Qin, Xuemei Zhang, Qianfan Wang, Sue Panesar, Renta Hutabarat, Mary Carioto, Julia Hettinger, Kandasamy Pachamuthu, David Butler, Kallanthottathil G. Rajeev, Bo Pang, Klaus Charissé, Kevin Fitzgerald, Barbara L. Mui, Xinyao Du, Pieter R. Cullis, Thomas D. Madden, Michael J. Hope, Muthiah Manoharan, Akin Akinc

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaEncana (Canada)
Organismes subventionnairesAlnylam Pharmaceuticals
Mots-clésBiocompatibilityTolerabilityRNA interferenceNanotechnologyChemistryPharmacologyMedicineMaterials scienceRNABiochemistryAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, RNA interference (RNAi) therapeutics, most notably with lipid nanoparticle-based delivery systems, have advanced into human clinical trials. The results from these early clinical trials suggest that lipid nanoparticles (LNPs), and the novel ionizable lipids that comprise them, will be important materials in this emerging field of medicine. A persistent theme in the use of materials for biomedical applications has been the incorporation of biodegradability as a means to improve biocompatibility and/or to facilitate elimination. Therefore, the aim of this work was to further advance the LNP platform through the development of novel, next-generation lipids that combine the excellent potency of the most advanced lipids currently available with biodegradable functionality. As a representative example of this novel class of biodegradable lipids, the lipid evaluated in this work displays rapid elimination from plasma and tissues, substantially improved tolerability in preclinical studies, while maintaining in vivo potency on par with that of the most advanced lipids currently available.

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 seuil0,003

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)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations619
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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