Optimization of Lipid Nanoparticles for saRNA Expression and Cellular Activation Using a Design-of-Experiment Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lipid nanoparticles (LNPs) are the leading technology for RNA delivery, given the success of the Pfizer/BioNTech and Moderna COVID-19 mRNA (mRNA) vaccines, and small interfering RNA (siRNA) therapies (patisiran). However, optimization of LNP process parameters and compositions for larger RNA payloads such as self-amplifying RNA (saRNA), which can have complex secondary structures, have not been carried out. Furthermore, the interactions between process parameters, critical quality attributes (CQAs), and function, such as protein expression and cellular activation, are not well understood. Here, we used two iterations of design of experiments (DoE) (definitive screening design and Box-Behnken design) to optimize saRNA formulations using the leading, FDA-approved ionizable lipids (MC3, ALC-0315, and SM-102). We observed that PEG is required to preserve the CQAs and that saRNA is more challenging to encapsulate and preserve than mRNA. We identified three formulations to minimize cellular activation, maximize cellular activation, or meet a CQA profile while maximizing protein expression. The significant parameters and design of the response surface modeling and multiple response optimization may be useful for designing formulations for a range of applications, such as vaccines or protein replacement therapies, for larger RNA cargoes.
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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 | 0,000 | 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 découle