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Enregistrement W2949979810 · doi:10.1101/621102

Dual delivery of nucleic acids and PEGylated-bisphosphonates <i>via</i> calcium phosphate nanoparticles

2019· preprint· en· W2949979810 sur OpenAlexaff
Sofia Bisso, Simona Mura, Bastien Castagner, Patrick Couvreur, Jean‐Christophe Leroux

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransfectionGene deliveryChemistryInternalizationNucleic acidIn vivoConjugateCalciumBiophysicsBiochemistryCellBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite many years of research and a few success stories with gene therapeutics, efficient and safe DNA delivery remains a major bottleneck for the clinical translation of gene-based therapies. Gene transfection with calcium phosphate (CaP) nanoparticles brings the advantages of low toxicity, high DNA entrapment efficiency and good endosomal escape properties. The macroscale aggregation of CaP nanoparticles can be easily prevented through surface coating with bisphosphonate conjugates. Bisphosphonates, such as alendronate, recently showed promising anticancer effects. However, their poor cellular permeability and preferential bone accumulation hamper their full application in chemotherapy. Here, we investigated the dual delivery of plasmid DNA and alendronate using CaP nanoparticles, with the goal to facilitate cellular internalization of both compounds and potentially achieve a combined pharmacological effect on the same or different cell lines. A pH-sensitive poly(ethylene glycol)-alendronate conjugate was synthetized and used to formulate stable plasmid DNA-loaded CaP nanoparticles. These particles displayed good transfection efficiency in cancer cells and a strong cytotoxic effect on macrophages. The in vivo transfection efficiency, however, remained low, calling for an improvement of the system, possibly with respect to the extent of particle uptake and their physical stability. Graphical abstract

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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