Trends in the synthetic polymer delivery of RNA
Notice bibliographique
Résumé
Ribonucleic acid (RNA) has emerged as one of the most promising therapeutic payloads in the field of gene therapy. There are many unique types of RNA that allow for a range of applications including vaccination, protein replacement therapy, autoimmune disease treatment, gene knockdown and gene editing. However, RNA triggers the host immune system, is vulnerable to degradation and has a low proclivity to enter cells spontaneously. Therefore, a delivery vehicle is required to facilitate the protection and uptake of RNA therapeutics into the desired host cells. Lipid nanoparticles have emerged as one of the only clinically approved vehicles for genetic payloads, including in the COVID-19 messenger RNA vaccines. While lipid nanoparticles have distinct advantages, they also have drawbacks, including strong immune stimulation, complex manufacturing and formulation heterogeneity. In contrast, synthetic polymers are a widely studied group of gene delivery vehicles and boast distinct advantages, including biocompatibility, tunability, inexpensiveness, simple formulation and ease of modification. Some classes of polymers enhance efficient transfection efficiency, and lead to lower stimulation of the host immune system, making them more viable candidates for non-vaccine-related applications of RNA medicines. This review aims to identify the most promising classes of synthetic polymers, summarize recent research aimed at moving them into the clinic and postulate the future steps required for unlocking their full potential.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».