A Novel Hybridization LC-MS/MS Methodology for Quantification of siRNA in Plasma, CSF and Tissue Samples
Notice bibliographique
Résumé
Therapeutic oligonucleotides, such as antisense oligonucleotide (ASO) and small interfering RNA (siRNA), are a new class of therapeutics rapidly growing in drug discovery and development. A sensitive and reliable method to quantify oligonucleotides in biological samples is critical to study their pharmacokinetic and pharmacodynamic properties. Hybridization LC-MS/MS was recently established as a highly sensitive and specific methodology for the quantification of single-stranded oligonucleotides, e.g., ASOs, in various biological matrices. However, there is no report of this methodology for the bioanalysis of double-stranded oligonucleotides (e.g., siRNA). In this work, we investigated hybridization LC-MS/MS methodology for the quantification of double-stranded oligonucleotides in biological samples using an siRNA compound, siRNA-01, as the test compound. The commonly used DNA capture probe and a new peptide nucleic acid (PNA) probe were compared for the hybridization extraction of siRNA-01 under different conditions. The PNA probe achieved better extraction recovery than the DNA probe, especially for high concentration samples, which may be due to its stronger hybridization affinity. The optimized hybridization method using the PNA probe was successfully qualified for the quantitation of siRNA-01 in monkey plasma, cerebrospinal fluid (CSF), and tissue homogenates over the range of 2.00-1000 ng/mL. This work is the first report of the hybridization LC-MS/MS methodology for the quantification of double-stranded oligonucleotides. The developed methodology will be applied to pharmacokinetic and toxicokinetic studies of siRNA-01. This novel methodology can also be used for the quantitative bioanalysis of other double-stranded oligonucleotides.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».