Bypassing Endocytic Barriers: Visualizing Membrane Fusion and Endosomal Escape of Cubic Phase Lipid Nanoparticles (Cubosomes)
Notice bibliographique
Résumé
Lipid nanoparticles (LNPs) are versatile platforms for drug delivery, offering solutions for targeted therapeutics, gene therapy, and vaccines. Cubosomes - cubic phase lipid nanoparticles - exhibit unique structural properties that may allow direct cytosolic delivery, bypassing endocytic pathways that often limit intracellular drug delivery. Despite their potential, the mechanisms of cubosome interactions with mammalian cells, particularly their membrane fusion behavior, remain unclear. This study employs a multimodal microscopy-based approach to investigate cubosome interactions with cells, focusing on membrane fusion, lipid exchange, and endosomal escape. Advanced imaging techniques, including transmission, scanning, and cryogenic scanning electron microscopy, and live-cell fluorescence imaging, are used alongside tailored cubosome variants to examine interactions at micro- and nanoscale dimensions. Cubosome behaviors are compared to other nanoparticleslike liposomes and gold nanoparticles. For the first time, membrane fusion with mammalian plasma and endosomal membranes is visualized at the nanoscale, revealing how cubosomes bypass conventional endocytic pathways to deliver cargo directly into the cytosol. This work provides critical insights into LNP-cell interactions, establishing cubosomes as promising candidates for overcoming endosomal escape limitations in drug delivery. These findings will aid in developing next-generation lipid-based nanocarriers, particularly for RNA therapeutics, where efficient cytosolic delivery is essential for therapeutic efficacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».