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Enregistrement W4413295221 · doi:10.1016/j.ijpharm.2025.126084

Evaluation of rayleigh jet atomizer for intranasal delivery of lipid nanoparticle-siRNA formulations: stability, deposition, and device performance

2025· article· en· W4413295221 sur OpenAlexaboutno aff
Haiqiao Wang, Yuan Zhang, Ye Zhang, Anthony D. Kelleher, Chantelle Ahlenstiel, M. Zhang, C.J.M. van Rijn, Hui Xin Ong, Daniela Traini

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pharmaceutics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Future FundNational Health and Medical Research CouncilUniversity of New South Wales
Mots-clésNanoparticleJet (fluid)Deposition (geology)NanotechnologyMaterials scienceNasal administrationDelivery systemChemistryBiomedical engineeringPhysicsEngineeringMedicineMechanicsPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has emphasised the need for innovative and efficient drug delivery systems, particularly for nucleic acid-based therapeutics. Lipid nanoparticle (LNP)-based small interfering RNA (siRNA) technology provides a promising strategy for gene therapy, immune modulation, and targeted molecular medicine. Intranasal delivery of LNP-siRNA formulations offers advantages such as efficient gene silencing and non-invasive administration. However, the nasal spray device plays a crucial role in determining the deposition patterns within the nasal cavity and can impact the physicochemical stability of LNP formulations during aerosolisation. In this study, the Rayleigh Jet Nasal Atomizer was evaluated for its performance in delivering three LNP-siRNA formulations designed based on the LNP structures of Moderna, Pfizer, and Alnylam (Onpattro) marketed formulations, respectively. Key nanoparticle characteristics, including particle size distribution, polydispersity index (PDI), zeta potential, and encapsulation efficiency, as well as aerosol properties such as droplet size, were analyzed before and after aerosolisation. Deposition patterns were assessed using the Alberta Idealized Nasal Inlet (AINI) model to determine the distribution of aerosolized LNPs. The results demonstrate that the Rayleigh Jet Nasal Atomizer efficiently delivers all the three formulations to the nasal cavity, primarily targeting the nasopharynx, while minimizing deposition in the lower respiratory tract. Additionally, the device maintained LNPs structural integrity, although a reduction in encapsulated siRNA concentration suggests partial LNP disruption during aerosolisation. These findings indicate that the Rayleigh Jet Nasal Atomizer is a suitable device for intranasal delivery of LNP-based siRNA therapeutics, offering a promising approach for nasal administration of RNA-based drug delivery.

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)0,000
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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