Development of DNA Nanostructures for High-Affinity Binding to Human Serum Albumin
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Notice bibliographique
Résumé
The development of nucleic acid therapeutics has been hampered by issues associated with their stability and in vivo delivery. To address these challenges, we describe a new strategy to engineer DNA structures with strong binding affinity to human serum albumin (HSA). HSA is the most abundant protein in the blood and has a long circulation half-life (19 days). It has been shown to hinder phagocytosis, is retained in tumors, and aids in cellular penetration. Indeed, HSA has already been successfully used for the delivery of small-molecule drugs and nanoparticles. We show that conjugating dendritic alkyl chains to DNA creates amphiphiles that exhibit high-affinity (Kd in low nanomolar range) binding to HSA. Notably, complexation with HSA did not hinder the activity of silencing oligonucleotides inside cells, and the degradation of DNA strands in serum was significantly slowed. We also show that, in a site-specific manner, altering the number and orientation of the amphiphilic ligand on a self-assembled DNA nanocube can modulate the affinity of the DNA cage to HSA. Moreover, the serum half-life of the amphiphile bound to the cage and the protein was shown to reach up to 22 hours, whereas unconjugated single-stranded DNA was degraded within minutes. Therefore, adding protein-specific binding domains to DNA nanostructures can be used to rationally control the interface between synthetic nanostructures and biological systems. A major challenge with nanoparticles delivery is the quick formation of a protein corona (i.e., protein adsorbed on the nanoparticle surface) upon injection to biological media. We foresee such DNA cage-protein complexes as new tools to study the role of this protein adsorption layer with important implications in the efficient delivery of RNAi therapeutics in vitro and in vivo.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle