Exploring the Potential of siRNA Delivery in Acute Myeloid Leukemia for Therapeutic Silencing
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the feasibility of using siRNA therapy for acute myeloid leukemia (AML) by developing macromolecular carriers that facilitated intracellular delivery of siRNA. The carriers were derived from low-molecular-weight (<2 kDa) polyethyleneimine (PEI) and modified with a range of aliphatic lipids. We identified linoleic acid and lauric acid-modified PEI as optimal carriers for siRNA delivery to AML cell lines KG1 and KG1a, as well as AML patient-derived mononuclear cells. As they have been proven to be potent targets in the treatment of AML, we examined the silencing of BCL2L12 and survivin and showed how it leads to the decrease in proliferation of KG1 and stem-cell-like KG1a cells. By optimizing the transfection schedule, we were able to enhance the effect of the siRNAs on proliferation over a period of 10 days. We additionally showed that with proper modifications of PEI, other genes, including MAP2K3, CDC20, and SOD-1, could be targeted to decrease the proliferation of AML cells. Our studies demonstrated the versatility of siRNA delivery with modified PEI to elicit an effect in leukemic cells that are difficult to transfect, offering an alternative to conventional drugs for more precise and targeted treatment options.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».