Engineering Lipid–Polymer Nanoparticles for siRNA Delivery to Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Background: RNA interference (RNAi) is a powerful tool that can target many proteins without the expensive and time-consuming drug development studies. However, due to the challenges in delivering RNA molecules, the potential impact of RNAi approaches is yet to be fully realized in clinical settings. Lipid nanoparticles (LNPs) have been the most successful delivery system for nucleic acids, but targeted delivery to a solid tumor still eludes the developed LNPs. We hypothesized that specially designed low-molecular-weight PEIs can partially or completely replace the ionizable lipids for more accommodating vehicles due to the structural flexibility offered by polymers, which could lead to safer and more efficient nucleic acid delivery. Methods: To achieve this, we first optimized the LNP formulations as a point of reference for three outcomes: cellular uptake, cytotoxicity, and silencing efficiency. Using a response surface methodology (Design Expert), we optimized siRNA delivery by varying mole fractions of lipid components. Leveraging the optimal LNP formulation, we integrated specifically designed cationic polymers as partial or complete replacements for the ionizable lipid. This methodological approach, incorporating optimal combined designs and response surface methodologies, refined the LPNPs to an optimal efficiency. Results: Our data revealed that DOPE and Dlin-MC3-DMA contributed to higher efficiency in selected breast cancer cells over DSPC and ALC-0315 as neutral and ionizable lipids, respectively, based on the software analysis and direct comparative experiments. Incorporation of selected polymers enhanced the cellular internalization significantly, which in some formulations resulted in higher efficiency. Conclusions: These findings offer a framework for the rational design of LPNPs, that could enhance the passive targeting and silencing efficiency in cancer treatment and broader applications for RNAi-based 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 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 ».