CD47 peptide-cloaked lipid nanoparticles promote cell-specific mRNA delivery
Notice bibliographique
Résumé
mRNA-based therapeutics delivered via lipid nanoparticles (LNP-mRNA) hold great promise for treating diverse diseases. However, further improvements are needed to refine outcomes in non-vaccine, extrahepatic applications, such as minimizing the rapid clearance and off-target uptake in undesired tissues of the mononuclear phagocyte system (MPS). We propose modifying LNP surfaces with the phagocytic cell "don't eat me" signal, CD47, in combination with our previously established antibody-based targeted LNP (tLNP) to create a CD47/tLNP platform with reduced phagocytic clearance and off-target effects and improved efficiency for cell-specific delivery. We showed that CD47 modification decreased macrophage and hepatic uptake both in vitro and in vivo. Combining CD47 modification with antibodies targeting endothelial cells, T cells, or hematopoietic stem cells (HSCs) increased targeting efficiency up to 3-fold compared to tLNP alone. Enhanced targeting of CD47/tLNP to HSCs with reduced off-targeting enabled the delivery of pro-apoptotic mRNA for HSC depletion as a preconditioning strategy prior to bone marrow transplant. Additionally, CD47-modified LNPs showed diminished inflammatory effects on hepatic tissue and an altered protein corona. Our CD47/tLNP-mRNA platform, with its reduced phagocytic clearance, mitigated inflammatory effects, and enhanced targeted delivery, should further facilitate the development of in vivo mRNA therapeutics.
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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 ».