Genetic engineering of transfusable platelets with mRNA-lipid nanoparticles is compatible with blood banking practices
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Platelets contribute to a variety of physiological processes, including inflammation, sepsis, and cancer. However, because of their primary role in hemostasis, platelet transfusions are largely restricted to managing thrombocytopenia and bleeding. One way to expand the utility of platelet transfusions would be to genetically engineer donor platelets with new or enhanced functions. We have previously shown that lipid nanoparticles containing mRNA (mRNA-LNP) can be used to genetically modify authentic platelets in a nonclinical crystalloid solution. Currently, platelets collected for transfusion are stored in plasma or in plasma supplemented with platelet additive solution (PAS) at supraphysiological concentrations at room temperature, or at 4°C if intended for use in acute hemorrhage. Here, we describe a new plasma-optimized mRNA-LNP for transfecting platelets directly in plasma and plasma supplemented with PAS that is scalable to physiological and supraphysiological platelet concentrations. Transfecting platelets in clinical solutions with mRNA-LNP does not affect aspects of in vitro physiology, and transfected platelets are storable. The compatibility of this transfection system with current clinical practices could enable future mRNA-LNP-based platelet products and cell therapies.
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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) | 0,001 | 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 ».