Lipid Nanoparticles for Nucleic Acid Delivery and Gene Therapy: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Conventional drug delivery systems face significant limitations for nucleic acid therapeutics, including poor bioavailability, instability, and inefficient cellular uptake. Lipid nanoparticles have emerged as a transformative platform for nucleic acid delivery and gene therapy. These systems provide essential protection from degradation while enabling efficient cellular internalization and endosomal escape. Methods: A systematic analysis of 45 publications (2004-2025) from National Institutes of Health and PubMed databases was conducted. This analysis evaluated lipid nanoparticle technologies for nucleic acid delivery, focusing on fundamental design principles, optimization strategies, and targeting mechanisms for gene therapy applications. Results: This review identifies critical advances in lipid nanoparticle technology across three domains: fundamental design principles, optimization strategies, and targeting approaches. Lipid nanoparticles utilize pH-dependent endosomal escape mechanisms through ionizable lipids with optimized pKa values (6.2-6.5 for liver targeting, 6.6-6.9 for vaccines). Branched-tail lipidoid architectures demonstrate tenfold improved potency over linear analogs through enhanced endosomal ionization. Microfluidic manufacturing achieves >90% encapsulation efficiency with polydispersity indices ≤0.25. Clinical validation includes COVID-19 mRNA vaccines achieving >94% efficacy. Gene editing applications like VERVE-101 demonstrate sustained genetic modifications. Discussion: Despite significant technological advances, challenges persist in manufacturing scalability, targeting specificity, and methodological standardization across diverse ionizable lipid libraries. Safety considerations require careful evaluation of dose-dependent toxicity profiles, while regulatory frameworks must address manufacturing scalability and quality control for gene therapy applications. Conclusion: Lipid nanoparticle technology has revolutionized nucleic acid delivery and gene therapy through innovations in ionizable lipid design, manufacturing optimization, and targeting strategies. Critical challenges remain in targeting efficiency and endosomal escape mechanisms. Future developments should prioritize enhanced targeting specificity, improved biocompatibility, and standardized evaluation protocols to advance precision genetic therapeutics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».