Adverse Immunological Responses Against Non-viral Nanoparticle (NP) Delivery Systems in the Lung
Notice bibliographique
Résumé
There is a large, unmet medical need to treat chronic obstructive pulmonary disease, asthma, idiopathic pulmonary fibrosis and other respiratory diseases. New modalities are being developed, including gene therapy which treats the disease at the DNA/RNA level. Despite recent innovations in non-viral gene therapy delivery for chronic respiratory diseases, unwanted or adverse interactions with immune cells, particularly macrophages, can limit drug efficacy. This review will examine the relationship between the design and fabrication of non-viral nucleic acid nanoparticle (NP) delivery systems and their ability to trigger unwanted immunogenic responses in lung tissues. NP formulated with peptides, lipids, synthetic and natural polymers provide a robust means of delivering the genetic cargos to the desired cells. However NP, or their components, may trigger local responses such as cell damage, edema, inflammation and complement activation. These effects may be acute short-term reactions or chronic long-term effects like fibrosis, increased susceptibility to diseases, autoimmune disorders and even cancer. This review examines the relationship between physicochemical properties, i.e., shape, charge, hydrophobicity, composition and stiffness, and interactions of NP with pulmonary immune cells. Inhalation is the ideal route of administration for direct delivery but inhaled NP encounter innate immune cells, such as alveolar macrophages (AM) and dendritic cells (DC), that perceive them as harmful foreign material, interfere with gene delivery to target cells, and can induce undesirable side effects. Recommendations for fabrication and formulation of gene therapies to avoid adverse immunological responses are given. These include fine tuning physicochemical properties, functionalization of the surface of NP to actively target diseased pulmonary cells and employing biomimetics to increase immunotolerance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».