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Enregistrement W4362561087 · doi:10.3390/pharmaceutics15041130

Enhancing the Effectiveness of Oligonucleotide Therapeutics Using Cell-Penetrating Peptide Conjugation, Chemical Modification, and Carrier-Based Delivery Strategies

2023· review· en· W4362561087 sur OpenAlexafffund
Saeed Anwar, Farin Mir, Toshifumi Yokota

Notice bibliographique

RevuePharmaceutics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMuscular Dystrophy CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésOligonucleotideNucleic acidGene deliveryComputational biologyGenetic enhancementPeptideDNACell-penetrating peptideDrug deliveryRNACellChemistryNanotechnologyGeneBiologyBiochemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oligonucleotide-based therapies are a promising approach for treating a wide range of hard-to-treat diseases, particularly genetic and rare diseases. These therapies involve the use of short synthetic sequences of DNA or RNA that can modulate gene expression or inhibit proteins through various mechanisms. Despite the potential of these therapies, a significant barrier to their widespread use is the difficulty in ensuring their uptake by target cells/tissues. Strategies to overcome this challenge include cell-penetrating peptide conjugation, chemical modification, nanoparticle formulation, and the use of endogenous vesicles, spherical nucleic acids, and smart material-based delivery vehicles. This article provides an overview of these strategies and their potential for the efficient delivery of oligonucleotide drugs, as well as the safety and toxicity considerations, regulatory requirements, and challenges in translating these therapies from the laboratory to the clinic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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