Lipid Nanoparticle Systems for Enabling Gene Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Genetic drugs such as small interfering RNA (siRNA), mRNA, or plasmid DNA provide potential gene therapies to treat most diseases by silencing pathological genes, expressing therapeutic proteins, or through gene-editing applications. In order for genetic drugs to be used clinically, however, sophisticated delivery systems are required. Lipid nanoparticle (LNP) systems are currently the lead non-viral delivery systems for enabling the clinical potential of genetic drugs. Application will be made to the Food and Drug Administration (FDA) in 2017 for approval of an LNP siRNA drug to treat transthyretin-induced amyloidosis, presently an untreatable disease. Here, we first review research leading to the development of LNP siRNA systems capable of silencing target genes in hepatocytes following systemic administration. Subsequently, progress made to extend LNP technology to mRNA and plasmids for protein replacement, vaccine, and gene-editing applications is summarized. Finally, we address current limitations of LNP technology as applied to genetic drugs and ways in which such limitations may be overcome. It is concluded that LNP technology, by virtue of robust and efficient formulation processes, as well as advantages in potency, payload, and design flexibility, will be a dominant non-viral technology to enable the enormous potential of gene therapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».