<i>In Situ</i> Gelling Liquid Crystalline System as Local siRNA Delivery System
Notice bibliographique
Résumé
An effective short interfering RNA (siRNA) delivery system protects the siRNA from degradation, facilitates its cellular uptake, and promotes its release into the cytoplasm. Local administration of siRNA presents advantages over systemic administration, such as the possibility to use lower doses and allow local and sustained release. In this context, in situ solidifying organogels based on monoglycerides (MO), polyethylenimine (PEI), propylene glycol (PG) and tris buffer are an attractive strategy for intratumoral delivery of siRNA. In this study, precursor fluid formulation (PFF) composed of MO/PEI/PG/tris buffer at 7.85:0.65:76.5:15 (w/w/w/w) was used to deliver siRNA to tumor cells. The internal structure of the gel obtained from PFF was characterized using small angle X-ray scattering (SAXS). In addition, its ability to complex siRNA, protect it from degradation, and functionally deliver it to tumor cells was investigated. Moreover, in vivo gel formation following intratumoral injection was evaluated. The gel formed in excess water from PFF was found to comprise a mixture of hexagonal and cubic phases. The system was able to complex high amounts of siRNA, protect it from degradation, promote siRNA internalization, and induce gene silencing in vitro in a variety of tumor cell lines. Moreover, a gel formed in situ following intratumoral injection in a murine xenograft model. In conclusion, PFF is a potential delivery system for local and sustained delivery of siRNA to tumor tissue after intratumoral administration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».