Modular lipid nanoparticle platform technology for siRNA and lipophilic prodrug delivery
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Successfully employing therapeutic nucleic acids, such as small interfering RNA (siRNA), requires chemical modifications or the use of nanocarrier technology to prevent their degradation in the circulation and to facilitate intracellular delivery. Lipid nanoparticles (LNP) are among the most advanced nanocarriers culminating in the first siRNA therapeutic’s clinical translation and approval. At the same time, their applicability as modular platform technology due to the interchangeable building blocks and siRNA payload hallmarks one of LNPs’ major advantages. In addition, drug derivatization approaches to synthesize lipophilic small molecule prodrugs enable stable incorporation in LNPs. This provides ample opportunities to develop combination therapies by co-encapsulating multiple therapeutic agents in a single formulation. Here, we describe how the modular LNP platform can be applied for combined gene silencing and chemotherapy to induce additive anti-cancer effects. We show that various lipophilic taxane prodrug derivatives and siRNA against the androgen receptor, a prostate cancer driver, can be efficiently and stably co-encapsulated in LNPs. In addition, we demonstrate that prodrug incorporation does not affect LNPs’ gene silencing ability and that the combination therapy induces additive therapeutic effects in vitro . Using a double-radiolabeling approach, we quantitively determined the LNPs’ and prodrugs’ pharmacokinetic properties and biodistribution following systemic administration in tumor-bearing mice. Our results indicate that co-encapsulation of siRNA and lipophilic prodrugs into LNPs is an attractive and straightforward approach for combination therapy development. GRAPHICAL ABSTRACT
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».