Poly(β-aminoester) Physicochemical Properties Govern the Delivery of siRNA from Electrostatically Assembled Coatings
Notice bibliographique
Résumé
Localized short interfering RNA (siRNA) therapy has the potential to drive high-specificity molecular-level treatment of a variety of disease states. Unfortunately, effective siRNA therapy suffers from several barriers to its intracellular delivery. Thus, drug delivery systems that package and control the release of therapeutic siRNAs are necessary to overcome these obstacles to clinical translation. Layer-by-layer (LbL) electrostatic assembly of thin film coatings containing siRNA and protonatable, hydrolyzable poly(β-aminoester) (PBAE) polymers is one such drug delivery strategy. However, the impact of PBAE physicochemical properties on the transfection efficacy of siRNA released from LbL thin film coatings has not been systematically characterized. In this study, we investigate the siRNA transfection efficacy of four structurally similar PBAEs in vitro . We demonstrate that small changes in structure yield large changes in physicochemical properties, such as hydrophobicity, p K a, and amine chemical structure, driving differences in the interactions between PBAEs and siRNA in polyplexes and in LbL thin film coatings for wound dressings. In our polymer set, Poly3 forms the most stable interactions with siRNA ( K eff,w/w = 0.298) to slow release kinetics and enhance transfection of reporter cells in both colloidal and thin film coating approaches. This is due to its unique physiochemical properties: high hydrophobicity (clog P = 7.86), effective p K a closest to endosomal pH (p K a = 6.21), and high cooperativity in buffering ( n hill = 7.2). These properties bestow Poly3 with enhanced endosomal buffering and escape properties. Taken together, this work elucidates the connections between small changes in polymer structure, emergent properties, and polyelectrolyte theory to better understand PBAE transfection efficacy.
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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) | 0,000 | 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 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 ».