Antisense precision polymer micelles require less poly(ethylenimine) for efficient gene knockdown
Notice bibliographique
Résumé
Therapeutic nucleic acids are powerful molecules for shutting down protein expression. However, their cellular uptake is poor and requires transport vectors, such as cationic polymers. Of these, poly(ethylenimine) (PEI) has been shown to be an efficient vehicle for nucleic acid transport into cells. However, cytotoxicity has been a major hurdle in the development of PEI-DNA complexes as clinically viable therapeutics. We have synthesized antisense-polymer conjugates, where the polymeric block is completely monodisperse and sequence-controlled. Depending on the polymer sequence, these can self-assemble to produce micelles of very low polydispersity. The introduction of linear poly(ethylenimine) to these micelles leads to aggregation into size-defined PEI-mediated superstructures. Subsequently, both cellular uptake and gene silencing are greatly enhanced over extended periods compared to antisense alone, while at the same time cellular cytotoxicity remains very low. In contrast, gene silencing is not enhanced with antisense polymer conjugates that are not able to self-assemble into micelles. Thus, using antisense precision micelles, we are able to achieve significant transfection and knockdown with minimal cytotoxicity at much lower concentrations of linear PEI then previously reported. Consequently, a conceptual solution to the problem of antisense or siRNA delivery is to self-assemble these molecules into 'gene-like' micelles with high local charge and increased stability, thus reducing the amount of transfection agent needed for effective gene silencing.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».