A magnetic separation method for isolating and characterizing the biomolecular corona of lipid nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Lipid nanoparticle (LNP) formulations are a proven method for the delivery of nucleic acids for gene therapy as exemplified by the worldwide rollout of LNP-based RNAi therapeutics and mRNA vaccines. However, targeting specific tissues or cells is still a major challenge. After LNP administration, LNPs interact with biological fluids (i.e., blood), components of which adsorb onto the LNP surface forming a layer of biomolecules termed the "biomolecular corona (BMC)" which affects LNP stability, biodistribution, and tissue tropism. The mechanisms by which the BMC influences tissue- and cell-specific targeting remains largely unknown, due to the technical challenges in isolating LNPs and their corona from complex biological media. In this study, we present a new technique that utilizes magnetic LNPs to isolate LNP-corona complexes from unbound proteins present in human serum. First, we developed a magnetic LNP formulation, containing >40 superparamagnetic iron oxide nanoparticles (IONPs)/LNP, the resulting LNPs containing iron oxide nanoparticles (IOLNPs) displayed a similar particle size and morphology as LNPs loaded with nucleic acids. We further demonstrated the isolation of the IOLNPs and their corresponding BMC from unbound proteins using a magnetic separation (MS) system. The BMC profile of LNP from the MS system was compared to size exclusion column chromatography and further analyzed via mass spectrometry, revealing differences in protein abundances. This new approach enabled a mild and versatile isolation of LNPs and its corona, while maintaining its structural integrity. The identification of the BMC associated with an intact LNP provides further insight into LNP interactions with biological fluids.
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 | 0,001 | 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 ».