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Enregistrement W4376272836 · doi:10.1002/adma.202303370

Induction of Bleb Structures in Lipid Nanoparticle Formulations of mRNA Leads to Improved Transfection Potency

2023· article· en· W4376272836 sur OpenAlexaff
Miffy H. Y. Cheng, Jerry Leung, Yao Zhang, Colton Strong, Genc Basha, Arash Momeni, Yihang Chen, Eric Jan, Amir Abdolahzadeh, Xinying Wang, Jayesh A. Kulkarni, Dominik Witzigmann, Pieter R. Cullis

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensFPInnovationsCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésTransfectionMessenger RNAPotencyIn vitroIn vivoBleb (medicine)IntracellularBiophysicsChemistryBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transfection potency of lipid nanoparticle (LNP) mRNA systems is critically dependent on the ionizable cationic lipid component. LNP mRNA systems composed of optimized ionizable lipids often display distinctive mRNA-rich "bleb" structures. Here, it is shown that such structures can also be induced for LNPs containing nominally less active ionizable lipids by formulating them in the presence of high concentrations of pH 4 buffers such as sodium citrate, leading to improved transfection potencies both in vitro and in vivo. Induction of bleb structure and improved potency is dependent on the type of pH 4 buffer employed, with LNP mRNA systems prepared using 300 mm sodium citrate buffer displaying maximum transfection. The improved transfection potencies of LNP mRNA systems displaying bleb structure can be attributed, at least in part, to enhanced integrity of the encapsulated mRNA. It is concluded that enhanced transfection can be achieved by optimizing formulation parameters to improve mRNA stability and that optimization of ionizable lipids to achieve enhanced potency may well lead to improvements in mRNA integrity through formation of the bleb structure rather than enhanced intracellular delivery.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations210
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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