CFTR mRNA delivery with a novel non-LNP nanoemulsion formulation to cystic fibrosis differentiated human airway epithelium and airway organoid
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cystic fibrosis (CF) is caused by dysfunctional mutations in the CF transmembrane regulator (CFTR) chloride channel. Currently approved CFTR modulators are not effective in all genotypes leaving some patients without a therapeutic option. A single universally applicable therapy that produces functional CFTR protein expression by CFTR gene delivery would benefit for all patients. Aim: To assess wild-type CFTR mRNA delivery with a novel non-LNP formulation [RIGImmune Inc., Nano-Emulsion Enhanced Delivery (NEEDTM) platform] to human airway epithelium and organoid from CF. Methods: Optimised wild-type CFTR mRNA (Northern RNA, Canada) formulated with NEEDTM (RIG-301) was apically applied to differentiated human alveolar or bronchial epithelium (hAE or hBE, Epithelix Sarl) from healthy or CF (ΔF508) subjects. Cells were collected at different timepoints up to 72hrs post-delivery, and CFTR protein was detected by Western blotting. A human induced pluripotent stem cell derived CF ΔF508- airway apical-in organoids were treated with RIG-301, and effects of forskolin-induced swelling were evaluated (HiLung Inc., Japan). Results: RIG-301 induced a significant CFTR protein expression with longer duration than unformulated CFTR mRNA delivery in hAE and hBE. RIG-301 also showed an increased forskolin-induced swelling of CF-airway organoid, which effects were comparable to those of a triple combinations of CFTR modulators (VX-661/VX-445/VX-770). Conclusion: Our data demonstrate the capability of the NEEDTM platform to deliver optimised CFTR mRNA in airway cells. These preclinical data warrant further investigations of CFTR delivery in vivo.
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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) | 0,001 | 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 ».