Manufacturing Considerations for the Development of Lipid Nanoparticles Using Microfluidics
Notice bibliographique
Résumé
In the recent of years, the use of lipid nanoparticles (LNPs) for RNA delivery has gained considerable attention, with a large number in the clinical pipeline as vaccine candidates or to treat a wide range of diseases. Microfluidics offers considerable advantages for their manufacture due to its scalability, reproducibility and fast preparation. Thus, in this study, we have evaluated operating and formulation parameters to be considered when developing LNPs. Among them, the flow rate ratio (FRR) and the total flow rate (TFR) have been shown to significantly influence the physicochemical characteristics of the produced particles. In particular, increasing the TFR or increasing the FRR decreased the particle size. The amino lipid choice (cationic-DOTAP and DDAB; ionisable-MC3), buffer choice (citrate buffer pH 6 or TRIS pH 7.4) and type of nucleic acid payload (PolyA, ssDNA or mRNA) have also been shown to have an impact on the characteristics of these LNPs. LNPs were shown to have a high (>90%) loading in all cases and were below 100 nm with a low polydispersity index (≤0.25). The results within this paper could be used as a guide for the development and scalable manufacture of LNP systems using microfluidics.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».