Systemic Gene Silencing in Primary T Lymphocytes Using Targeted Lipid Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Modulating T cell function by down-regulating specific genes using RNA interference (RNAi) holds tremendous potential in advancing targeted therapies in many immune-related disorders including cancer, inflammation, autoimmunity, and viral infections. Hematopoietic cells, in general, and primary T lymphocytes, in particular, are notoriously hard to transfect with small interfering RNAs (siRNAs). Herein, we describe a novel strategy to specifically deliver siRNAs to murine CD4(+) T cells using targeted lipid nanoparticles (tLNPs). To increase the efficacy of siRNA delivery, these tLNPs have been formulated with several lipids designed to improve the stability and efficacy of siRNA delivery. The tLNPs were surface-functionalized with anti-CD4 monoclonal antibody to permit delivery of the siRNAs specifically to CD4(+) T lymphocytes. Ex vivo, tLNPs demonstrated specificity by targeting only primary CD4(+) T lymphocytes and no other cell types. Systemic intravenous administration of these particles led to efficient binding and uptake into CD4(+) T lymphocytes in several anatomical sites including the spleen, inguinal lymph nodes, blood, and the bone marrow. Silencing by tLNPs occurs in a subset of circulating and resting CD4(+) T lymphocytes. Interestingly, we show that tLNP internalization and not endosome escape is a fundamental event that takes place as early as 1 h after systemic administration and determines tLNPs' efficacy. Taken together, these results suggest that tLNPs may open new avenues for the manipulation of T cell functionality and may help to establish RNAi as a therapeutic modality in leukocyte-associated diseases.
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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 ».