MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W238669780 · doi:10.25419/rcsi.10806968.v1

Development of Nano- and Microparticle Technologies for Targeted Gene Silencing through RNA Interference Manipulation of the Immune Response in Inflammatory Lung Disease

2011· dissertation· en· W238669780 sur OpenAlexfundno aff
Ciara Kelly

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésImmune systemRNA interferenceSmall interfering RNALiposomeImmunogenicityGene silencingGene knockdownNanocapsulesGenetic enhancementChemistrySmall hairpin RNAScavenger receptorImmunologyTransfectionMedicineBiologyRNAMaterials scienceBiochemistryGeneNanotechnologyCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RNA Interference (RNAi) allows specific and potent knockdown of target genes and interest now lies beyond its use as a molecular biology tool and in its potential as a therapeutic to mediate gene silencing in diseased cells. Targeted local delivery of small interfering RNA (siRNA) to the lungs via inhalation offers a unique opportunity to treat a range of previously unbeatable or poorly controlled respiratory conditions. Alveolar macrophages are the first line of defence against inhaled toxins and pathogens and are essential for the initiation of the inflammatory response. Targeting these cells provides a means of manipulating the immune response of the lungs for the treatment of diseases such as chronic obstructive pulmonary disease (COPD), cystic fibrosis (CF) and asthma. However, macrophages are a difficult cell type to transfect. Consequently a delivery system that will enhance uptake as well as specifically target alveolar macrophages would be beneficial for the treatment of respiratory inflammatory conditions and has received notable attention in recent years. Herein we have developed targeted liposomes and microparticles (MP) suitable for inhalation for optimal siRNA delivery to alveolar macrophages. Anionic and mannosylated liposomes and uncoated and gelatin coated poly(lactic-co-glycolic acid) (PLGA) microparticles targeted macrophages via scavenger receptors (SRs), mannose receptors (MRs) and size and charge related phagocytosis, respectively. Mannosylated cholesterol analogues Mann-C2-Chol, Mann-C4-Chol and Mann-C6-Chol, differing in linker lengths, were synthesised and incorporated into neutral liposomes. Formulations of liposomes and microparticles were optimised for efficient siRNA encapsulation and screened for uptake, toxicity and immunogenicity in vitro using high content cell analysis (HCA) methods that were specifically developed. HCA determined uptake of targeted anionic 1,2-dioleoyl-sn-glycero-3- phospho-L-serine (DOPS) and mannosylated (Mann-C6-Chol) composed liposomes between 200 and 400nm and uncoated PLGA microparticles to be optimal in macrophage cells. Significant knockdown of tumour necrosis factor-alpha (TNFa) in lipopolysaccharide (LPS) stimulated cells was mediated via DOPS liposomes and uncoated PLGA microparticles. Additionally, mannosylated liposomes appeared to activate macrophage mannose receptors in a concentration and linker dependent manner and reduce inflammation. In general liposomes and microparticles were non-toxic and non-immunogenic compared to positive controls. However exceptions included high doses of DOPS liposomes which significantly reduced cell viability in RAW 264.7 cells, significantly increased nuclear factor kappa B (NFkB) activity and induced pro-inflammatory cytokines in differentiated THP-1 cells after 24 hours. However, mannosylated liposomes induced a potent inflammatory response in vivo but effects were localised to the lungs, in vivo reductions of TNFa in bronchoalveolar lavage fluid (BALF) following LPS challenge were observed in mice treated with TNFa targeted naked siRNA and encapsulated in mannosylated liposomes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,429

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetRNA Interference and Gene DeliveryTravaux en français237 207