Single-particle multi-parametric microscopy reveals structural, size, and payload heterogeneity in mRNA-loaded lipid nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deciphering the heterogeneity of mRNA-containing lipid nanoparticles (LNPs) is essential for understanding the relationship between their microscopic properties and therapeutic function. Here, by combining alternating laser excitation (ALEX) with Convex Lens-induced Confinement (CLiC) microscopy, we simultaneously measure size, multi-color fluorescence, mRNA payload, and Förster resonance energy transfer (FRET) of individual suspended LNPs containing labeled lipid and mRNA molecules. By varying formulation parameters, including ionizable lipids, formulation buffers, and molecular ratios, we investigated and correlated key microscopic properties for relevant vaccine formulations. While the per-particle lipid fluorescence was lower for empty versus mRNA-loaded particles for all formulations, the relative size of empty versus mRNA-loaded particles depended upon the formulation and intraparticle structure. When comparing CLiC-ALEX to cryogenic transmission electron microscopy measurements (Cryo-TEM), for the LNP formulations that display blebs, the fraction of bleb LNPs is in close agreement with the fraction of mRNA-containing LNPs. CLiC-ALEX also enabled quantification of the per-particle mRNA fluorescence and FRET signals, and thus the heterogeneity in the mRNA copy number and mRNA-LNP structural arrangements, where the results were compared with biophysical estimates based on the LNP formulations. These rigorous biophysical insights are critical to inform our understanding of structure-activity relationships and inform rational design of nanomedicines.
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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 | 0,001 |
| 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 ».