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Enregistrement W4409625952 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-1792

Abstract 1792: A novel lipid nanoparticle formulation transfects acute myeloid leukemia cells and primary AML samples with high efficiency and low toxicity

2025· article· en· W4409625952 sur OpenAlexaff
Lan-Xin Zhang, Yongran Yan, Jingan Chen, Rose Hurren, Jiachuan Bu, Juan Chen, Dakai Ling, Nathan Duong, Andrea Arruda, Housheng Hansen He, Mark D. Minden, Rod Bremner, Gang Zheng, Bowen Li, Aaron D. Schimmer

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyeloid leukemiaToxicityMedicineLeukemiaCancer researchAcute toxicityOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract RNA interference is a powerful research tool for studying gene function in cancer cells. However, functional genomic studies in Acute Myeloid Leukemia (AML) remain challenging. Classic lipid-based transfection reagents are ineffective in delivering siRNA to AML cells and lentiviral delivery of shRNA is complex and time-consuming. Lipid Nanoparticles (LNPs) are a novel approach to deliver genetic material to cells that are difficult to transfect. However, a formulation of LNP capable of transfecting AML cells and primary AML samples with high efficiency and low toxicity is lacking. Here, we developed an LNP formulation that delivers siRNA to AML cell lines and primary samples without impacting their growth and viability. To identify LNPs able to transfect AML cell lines, we generated a library of LNPs that differed in lipid compositions, aqueous phase pH, and RNA-to-ionizable lipid weight ratio through the Design of Experiment (DOE). We synthesized 54 unique LNPs formulations encapsulating siRNA targeting luciferase. We then screened this library of LNPs against OCI-AML2 leukemia cells over-expressing luciferase. From this screen and subsequent validation studies, we identified a novel formulation, LNP 1-28, as the top hit based on transfection efficiency and safety. LNP1-28 also suppressed luciferase expression in 3 AML cell lines (OCI-AML2, OCI-AML3, MOLM13) with > 80% target knockdown with 100nM of siRNA 3 days post-transfection. Next, we asked if LNP 1-28 could deliver siRNA to knockdown an endogenous protein, CD45. AML cell lines (OCI-AML2, OCI-AML3, MOLM13) were treated with LNP 1-28 carrying siRNA targeting CD45 or control sequences. Knockdown of CD45 protein was observed by flow cytometry in all tested AML cells with knockdown being time and concentration dependent. CD45 knockdown was observed as early as 1-day post-transfection and persisted for 7 days before gradually returning towards baseline. Greater than 82.5% knockdown was observed 4 days after 100nM siRNA-LNP treatment in all tested cell lines. LNP 1-28 had no effect on cell growth and viability. Using the low passage primary AML culture model 8227 cells, we demonstrated that LNP 1-28 could deliver siRNA to both bulk and CD34+/CD38- stem populations of AML. Finally, LNP 1-28 efficiently transfected primary AML patient samples and delivered siRNA to knock down CD45. In summary, we developed a novel LNP formulation capable of transfecting AML cells and primary AML samples with siRNA at high efficiency and without toxicity. Thus, we have developed a nanocarrier system for in vitro transfection that will aid in functional genomics studies of AML. Citation Format: Lan Xin Zhang, Yongran Yan, Jingan Chen, Rose Hurren, Jiachuan Bu, Juan Chen, Dakai Ling, Nathan Duong, Andrea Arruda, Hansen He, Mark D. Minden, Rod Bremner, Gang Zheng, Bowen Li, Aaron D. Schimmer. A novel lipid nanoparticle formulation transfects acute myeloid leukemia cells and primary AML samples with high efficiency and low toxicity [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 1792.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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