Endosomal Escape and Nuclear Localization: Critical Barriers for Therapeutic Nucleic Acids
Notice bibliographique
Résumé
Therapeutic nucleic acids (TNAs) including antisense oligonucleotides (ASOs) and small interfering RNA (siRNA) have emerged as promising treatment strategies for a wide variety of diseases, offering the potential to modulate gene expression with a high degree of specificity. These small, synthetic nucleic acid-like molecules provide unique advantages over traditional pharmacological agents, including the ability to target previously "undruggable" genes. Despite this promise, several biological barriers severely limit their clinical efficacy. Upon administration, TNAs primarily enter cells through endocytosis, becoming trapped inside membrane-bound vesicles known as endosomes. Studies estimate that only 1-2% of TNAs successfully escape endosomal compartments to reach the cytosol, and in some cases the nucleus, where they bind target mRNA and exert their therapeutic effect. Endosomal entrapment and inefficient nuclear localization are therefore critical bottlenecks in the therapeutic application of TNAs. This review explores the current understanding of TNA endosomal escape and nuclear transport along with strategies aimed at overcoming these challenges, including the use of endosomal escape agents, peptide-TNA conjugates, non-viral delivery vehicles, and nuclear localization signals. By improving both endosomal escape and nuclear localization, significant advances in TNA-based therapeutics can be realized, ultimately expanding their clinical utility.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 ».