Unsaturated, Trialkyl Ionizable Lipids are Versatile Lipid‐Nanoparticle Components for Therapeutic and Vaccine Applications
Notice bibliographique
Résumé
Lipid nanoparticles (LNPs) have proven a successful platform for the delivery of nucleic acid (NA)-based therapeutics and vaccines, with the ionizable lipid component playing a key role in modulating potency and tolerability. Here, a library of 16 novel ionizable lipids is screened hypothesizing that short, branched trialkyl hydrophobic domains can improve LNP fusogenicity or endosomal escape, and potency. LNPs formulated with the top-performing trialkyl lipid (Lipid 10) encapsulating transthyretin siRNA elicit significantly greater gene silencing and are better tolerated than those with the benchmark Onpattro lipid DLin-MC3-DMA. Lipid 10 also demonstrates superior liver delivery of mRNA when compared to other literature ionizable lipids, is well tolerated, and successfully repeat-doses in nonhuman primates. In a prime-boost hemagglutinin rodent vaccine model, intramuscular administration of Lipid-10 LNP elicits comparable or better antibody titers to the SM-102 and ALC-0315 lipid compositions used in the U.S. Food and Drug Administration approved mRNA COVID vaccines. These data suggest that Lipid 10 is a particularly versatile ionizable lipid, well-suited for both systemic therapeutic and intramuscular vaccine applications and able to successfully deliver diverse NA payloads.
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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 | 0,000 | 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 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 ».