Influence of ionizable lipid tail length on lipid nanoparticle delivery of <scp>mRNA</scp> of varying length
Notice bibliographique
Résumé
RNA-based therapeutics have gained traction for the prevention and treatment of a variety of diseases. However, their fragility and immunogenicity necessitate a drug carrier. Lipid nanoparticles (LNPs) have emerged as the predominant delivery vehicle for RNA therapeutics. An important component of LNPs is the ionizable lipid (IL), which is protonated in the acidic environment of the endosome, prompting cargo release into the cytosol. Currently, there is growing evidence that the structure of IL lipid tails significantly impacts the efficacy of LNP-mediated mRNA translation. Here, we optimized IL tail length for LNP-mediated delivery of three different mRNA cargos. Using C12-200, a gold standard IL, as a model, we designed a library of ILs with varying tail lengths and evaluated their potency in vivo. We demonstrated that small changes in lipophilicity can drastically increase or decrease mRNA translation. We identified that LNPs formulated with firefly luciferase mRNA (1929 base pairs) and C10-200, an IL with shorter tail lengths than C12-200, enhance liver transfection by over 10-fold. Furthermore, different IL tail lengths were found to be ideal for transfection of LNPs encapsulating mRNA cargos of varying sizes. LNPs formulated with erythropoietin (EPO), responsible for stimulating red blood cell production, mRNA (858 base pairs), and the C13-200 IL led to EPO translation at levels similar to the C12-200 LNP. The LNPs formulated with Cas9 mRNA (4521 base pairs) and the C9-200 IL induced over three times the quantity of indels compared with the C12-200 LNP. Our findings suggest that shorter IL tails may lead to higher transfection of LNPs encapsulating larger mRNAs, and that longer IL tails may be more efficacious for delivering smaller mRNA cargos. We envision that the results of this project can be utilized as future design criteria for the next generation of LNP delivery systems for RNA therapeutics.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».