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Enregistrement W4409194596 · doi:10.1016/j.jconrel.2025.113676

Incorporation of cellular membrane protein extracts into lipid nanoparticles enhances their cellular uptake and mRNA delivery efficiency

2025· article· en· W4409194596 sur OpenAlexfundno aff
Diego A. Rodríguez, Qiangbing Yang, Arjan D. Barendrecht, Cor W. Seinen, Raymond M. Schiffelers, Pieter Vader

Notice bibliographique

RevueJournal of Controlled Release · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilUniversitair Medisch Centrum UtrechtPhospholipid Research CenterCMC Microsystems
Mots-clésChemistryNanoparticleMessenger RNAMembraneCell biologyBiochemistryBiologyNanotechnologyGeneMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

mRNA therapeutics enable transient expression of desired proteins within cells, holding great potential for advancements in vaccines, protein replacement therapies and gene editing approaches. Lipid nanoparticles (LNPs) are arguably the leading nanoplatform for mRNA delivery due to their scalability and transfection efficiency. However, their limited ability to target specific cell types, inefficient cellular uptake by many cell types, and endosomal entrapment represent challenges for improving targeted mRNA delivery. To address this, we evaluated a novel class of LNPs functionalized with cell-derived membrane proteins, that we refer to as hybrisomes. Membrane protein extracts (MPEs) were isolated from cultured cells using a mild detergent-based extraction protocol. Cy5-labeled mRNA encoding for eGFP was used to form LNPs and hybrisomes to investigate their internalization efficiency and mRNA delivery via flow cytometry and microscopy, with MPE content incorporated into hybrisomes during microfluidic mixing. MPEs were successfully incorporated into the lipid membrane of hybrisomes. Remarkably, the cellular uptake of hybrisomes was up to 15-fold higher than LNPs, while the mRNA delivery efficiency improved up to 8-fold depending on the MPE content incorporated into the hybrisomes. Further studies confirmed that the enhanced cellular uptake of hybrisomes and mRNA is partially explained by the presence of membrane proteins and hybrisomes' unique morphology including bleb-like structures. Moreover, the versatility of hybrisomes was demonstrated by producing formulations using MPEs isolated from different cell types, which led to variations in cellular uptake and mRNA delivery, suggesting that the cell type from which MPEs are derived influences their biological function. These findings pave the way for the development of more targeted and effective nanotherapeutic strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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