Systemic siRNA Delivery via Peptide-Tagged Polymeric Nanoparticles, Targeting PLK1 Gene in a Mouse Xenograft Model of Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Polymeric nanoparticles were developed from a series of chemical reactions using chitosan, polyethylene glycol, and a cell-targeting peptide (CP15). The nanoparticles were complexed with PLK1-siRNA. The optimal siRNA loading was achieved at an N : P ratio of 129.2 yielding a nanoparticle size of >200 nm. These nanoparticles were delivered intraperitoneally and tested for efficient delivery, cytotoxicity, and biodistribution in a mouse xenograft model of colorectal cancer. Both unmodified and modified chitosan nanoparticles showed enhanced accumulation at the tumor site. However, the modified chitosan nanoparticles showed considerably, less distribution in other organs. The relative gene expression as evaluated showed efficient delivery of PLK1-siRNA (0.5 mg/kg) with 50.7 ± 19.5% knockdown (P = 0.031) of PLK1 gene. The in vivo data reveals no systemic toxicity in the animals, when tested for systemic inflammation and liver toxicity. These results indicate a potential of using peptide-tagged nanoparticles for systemic delivery of siRNA at the targeted tumor site.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».