Investigation of water‐insoluble hydrophobic polyethylenimines as <scp>RNAi</scp> vehicles in chronic myeloid leukemia therapy
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of RNA interference (RNAi) more than two decades ago opened avenues for avant-garde cancer treatments that possess the ability to evade issues hampering current chemotherapeutic strategies, owing to its specific gene sequence-driven mechanism of action. A potent short interfering RNA (siRNA) delivery vehicle designed to overcome physiological barriers is imperative for successful RNAi therapy. For this purpose, this study explored the characteristics and therapeutic efficacy of low-molecular weight (MW) polyethylenimine (PEI) with high cholesterol substitution, yielding water-insoluble polymers, in chronic myeloid leukemia (CML) K562 cells. A strong impact of cholesterol grafting on the physicochemical attributes of the resultant polymers and their corresponding complexes with siRNA was observed, with the siRNA binding capacity of polymers increasing and complex dissociation sensitivity decreasing with increase in cholesterol content of the polymers. The modified polymer complexes were significantly smaller in size and possessed higher cationic charge compared to the parent polymer. The interaction with anionic heparan sulfate preoteoglycans present on the cell surface was significant in cellular uptake of the complexes. The therapeutic efficacy of siRNA/polymer complexes was reflected in their ability to effectively silence the reporter green fluorescent protein gene and endogenous CML oncogene BCR-ABL as well as significantly inhibit colony formation by K562 cells post BCR-ABL silencing. The results of this study demonstrated beneficial effects of high levels of hydrophobic substitution on low MW PEI on their functional performance bestowing them the potential to be potent RNAi agents for CML therapy.
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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) | 0,000 | 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 ».