Nanoparticles Codelivering mRNA and SiRNA for Simultaneous Restoration and Silencing of Gene/Protein Expression In Vitro and In Vivo
Notice bibliographique
Résumé
RNA-based agents (siRNA, miRNA, and mRNA) can selectively manipulate gene expression/proteins and are set to revolutionize a variety of disease treatments. Nanoparticle (NP) platforms have been developed to deliver functional mRNA or siRNA inside cells to overcome their inherent limitations. Recent studies have focused on siRNA to knock down proteins causing drug resistance or mRNA technology to introduce tumor suppressors. However, cancer needs multitargeted approaches to selectively manipulate multiple gene expressions/proteins. In this proof-of-concept study, we developed NPs containing Luc-mRNA and siRNA-GFP as model agents ((M+S)-NPs) and showed that NPs can simultaneously deliver functional mRNA and siRNA and impact the expression of two genes/proteins in vitro. Additionally, after in vivo administration, (M+S)-NPs successfully knocked down GFP while introducing luciferase into a TNBC mouse model, indicating that our NPs have the potential to develop RNA-based anticancer therapeutics. These studies pave the way to develop RNA-based, multitargeted approaches for complex diseases like cancer.
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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 | 0,000 | 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 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 ».