Targeted Delivery of RNAi Therapeutics With Endogenous and Exogenous Ligand-Based Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Lipid nanoparticles (LNPs) have proven to be highly efficient carriers of short-interfering RNAs (siRNAs) to hepatocytes in vivo; however, the precise mechanism by which this efficient delivery occurs has yet to be elucidated. We found that apolipoprotein E (apoE), which plays a major role in the clearance and hepatocellular uptake of physiological lipoproteins, also acts as an endogenous targeting ligand for ionizable LNPs (iLNPs), but not cationic LNPs (cLNPs). The role of apoE was investigated using both in vitro studies employing recombinant apoE and in vivo studies in wild-type and apoE(-/-) mice. Receptor dependence was explored in vitro and in vivo using low-density lipoprotein receptor (LDLR(-/-))-deficient mice. As an alternative to endogenous apoE-based targeting, we developed a targeting approach using an exogenous ligand containing a multivalent N-acetylgalactosamine (GalNAc)-cluster, which binds with high affinity to the asialoglycoprotein receptor (ASGPR) expressed on hepatocytes. Both apoE-based endogenous and GalNAc-based exogenous targeting appear to be highly effective strategies for the delivery of iLNPs to liver.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».