Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticle drug delivery vehicles can be used for in vivo delivery of a variety of bioactive molecules including nucleic acid polymers and small molecule drugs for applications ranging from gene therapy to improving the efficacy of anticancer drugs. This thesis explores different variations of lipid nanoparticles (LNP) formulated with microfluidic mixing method, for encapsulation of a wide range of bioactive agents. The first part of the thesis focuses on the effect of cationic lipid content of the LNP and its effect on encapsulation of negatively charged small cargo. The ability of the rapid mixing/cationic lipid protocol to encapsulate small negatively charged molecules and short oligonucleotides in LNP systems containing ionizable cationic lipids and/or permanently positively charged cationic lipids is explored. It was found that encapsulation of small cargo is dependent on molecule size and charge and that permanently charged LNP are more efficacious at encapsulating small, charged cargo than ionizable LNP. It is also shown that charged prodrug forms of molecules that are neutral in their native form can be encapsulated and delivered using this method. The results of these studies can be used as general guidelines for entrapment and delivery of novel bioactive molecules that are typically difficult to formulate. While the cationic lipid plays an obvious role in entrapment and delivery of negatively charged molecules, the role of helper lipids is not very clear. The second chapter of the thesis looks at the effect of helper lipid titration and variation in in vitro cellular uptake and knockdown and in vivo hepatocyte gene silencing, using ionizable-LNP containing siRNA. It was found that while in vitro knockdown might not be greatly affected when the conventional 10 mol% DSPC (1,2-distearoyl-sn-glycero-3-phosphocholine) is varied, in vivo hepatocyte gene silencing was almost fully disrupted by helper lipid variations. The results of these studies could lead to a more targeted LNP simply by varying the helper lipid that enables avoiding certain cell types or targets specific tissues.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».