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Enregistrement W4411399363 · doi:10.1016/j.omtm.2025.101518

Rational design of lipid nanoparticles for enabling gene therapies

2025· review· en· W4411399363 sur OpenAlexafffund
Cedric A. Brimacombe, Jayesh A. Kulkarni, Miffy H. Y. Cheng, Kevin An, Dominik Witzigmann, Pieter R. Cullis

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Methods & Clinical Development · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensFPInnovationsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNanoMedicines Innovation Network
Mots-clésRational designNanoparticleComputational biologyNanotechnologyChemistryBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipid nanoparticle (LNP) technology is increasingly enabling RNA-based gene therapies that can potentially be used to treat most diseases. Further, these LNP RNA therapeutics can be designed and manufactured in a matter of weeks, allowing personalized medicines that can be produced in a time frame relevant to individuals suffering from terminal diseases. Here, we focus on the rational design principles that have successfully enabled LNP small interfering RNA (siRNA) formulations to silence pathogenic genes in the liver and LNP mRNA formulations to express therapeutic proteins for vaccines and gene therapies. These principles have evolved from over 50 years of research into the physical properties and functional roles of lipids in membranes as well as experience gained developing LNP systems for delivery of small molecule drugs. It is expected that these rational design principles will be successful in enabling most forms of gene therapies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,290 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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