Exploring Mechanisms of Lipid Nanoparticle‐Mucus Interactions in Healthy and Cystic Fibrosis Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Mucus forms the first defense line of human lungs, and as such hampers the efficient delivery of therapeutics to the underlying epithelium. This holds particularly true for genetic cargo such as CRISPR-based gene editing tools which cannot readily surmount the mucosal barrier. While lipid nanoparticles (LNPs) emerge as versatile non-viral gene delivery systems that can help overcome the delivery challenge, many knowledge gaps remain, especially for diseased states such as cystic fibrosis (CF). This study provides fundamental insights into Cas9 mRNA or ribonucleoprotein-loaded LNP-mucus interactions in healthy and diseased states by assessing the impact of the genetic cargo, mucin sialylation, mucin concentration, ionic strength, pH, and polyethylene glycol (PEG) concentration and nature on LNP diffusivity leveraging experimental approaches and Brownian dynamics (BD) simulations. Taken together, this study identifies key mucus and LNP characteristics that are critical to enabling a rational LNP design for transmucosal delivery.
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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 | 0,001 |
| 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 ».