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Enregistrement W2086747295 · doi:10.1038/mtna.2013.66

Influence of Polyethylene Glycol Lipid Desorption Rates on Pharmacokinetics and Pharmacodynamics of siRNA Lipid Nanoparticles

2013· article· en· W2086747295 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Nucleic Acids · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAcuitas Therapeutics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGene silencingIn vivoPolyethylene glycolPEG ratioPEGylationChemistryGene knockdownPharmacokineticsBiophysicsGene deliveryBiodistributionLipid metabolismPharmacologyBiochemistryCell biologyIn vitroGenetic enhancementGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipid nanoparticles (LNPs) encapsulating short interfering RNAs that target hepatic genes are advancing through clinical trials, and early results indicate the excellent gene silencing observed in rodents and nonhuman primates also translates to humans. This success has motivated research to identify ways to further advance this delivery platform. Here, we characterize the polyethylene glycol lipid (PEG-lipid) components, which are required to control the self-assembly process during formation of lipid particles, but can negatively affect delivery to hepatocytes and hepatic gene silencing in vivo. The rate of transfer from LNPs to plasma lipoproteins in vivo is measured for three PEG-lipids with dialkyl chains 14, 16, and 18 carbons long. We show that 1.5 mol % PEG-lipid represents a threshold concentration at which the chain length exerts a minimal effect on hepatic gene silencing but can still modify LNPs pharmacokinetics and biodistribution. Increasing the concentration to 2.5 and 3.5 mol % substantially compromises hepatocyte gene knockdown for PEG-lipids with distearyl (C18) chains but has little impact for shorter dimyristyl (C14) chains. These data are discussed with respect to RNA delivery and the different rates at which the steric barrier disassociates from LNPs in vivo. Lipid nanoparticles (LNPs) encapsulating short interfering RNAs that target hepatic genes are advancing through clinical trials, and early results indicate the excellent gene silencing observed in rodents and nonhuman primates also translates to humans. This success has motivated research to identify ways to further advance this delivery platform. Here, we characterize the polyethylene glycol lipid (PEG-lipid) components, which are required to control the self-assembly process during formation of lipid particles, but can negatively affect delivery to hepatocytes and hepatic gene silencing in vivo. The rate of transfer from LNPs to plasma lipoproteins in vivo is measured for three PEG-lipids with dialkyl chains 14, 16, and 18 carbons long. We show that 1.5 mol % PEG-lipid represents a threshold concentration at which the chain length exerts a minimal effect on hepatic gene silencing but can still modify LNPs pharmacokinetics and biodistribution. Increasing the concentration to 2.5 and 3.5 mol % substantially compromises hepatocyte gene knockdown for PEG-lipids with distearyl (C18) chains but has little impact for shorter dimyristyl (C14) chains. These data are discussed with respect to RNA delivery and the different rates at which the steric barrier disassociates from LNPs in vivo.

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.

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)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,253
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