Development of PEI- <i>RANK</i> siRNA Complex Loaded PLGA Nanocapsules for the Treatment of Osteoporosis
Notice bibliographique
Résumé
Osteoporosis, which is characterized by low bone mineral density and susceptibility to fracture, is caused by increased osteoclastic activity. Receptor activator of nuclear factor kappa B ligand (RANKL)/RANK signaling plays an important role in osteoclast differentiation and activation. The current treatment strategies for osteoporosis do not directly address this underlying cause and generates undesired side effects. This led to emergence of controlled delivery systems to increase drug bioavailability and efficacy specifically at the bone tissue. With better understanding of molecular pathology of bone, the use of small interfering RNA (siRNA) to inhibit translation of abnormal gene expression in cells is becoming a promising approach. In this study, we report a siRNA delivery system consisting of PEI:RANK siRNA complex entrapped in nanosized poly(lactic acid-co-glycolic acid) (PLGA) capsules intended to be used in the treatment of osteoporosis. The nanosize will enable the nanoparticles to be administered by intravenous injection. The RANK siRNA was complexed with polyethylenimine (PEI) and loaded into biodegradable PLGA nanocapsules (NCs). The PEI:RANK siRNA loaded nanocapsules significantly reduced (47%) RANK mRNA levels. The differentiation of osteoclast precursors to mature osteoclasts was significantly suppressed (∼54%). The reduction in the osteoclastic activity of the differentiated osteoclasts (55%) was found to be statistically significant. The siRNA delivery system developed in the study is planned to be tested i.v. in mouse and has the potential to be used as a novel alternative approach for the systemic treatment of osteoporosis.
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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 | 0,000 |
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 ».