Universal Barcoding Predicts In Vivo ApoE-Independent Lipid Nanoparticle Delivery

载脂蛋白E 低密度脂蛋白受体 基因敲除 向性 小干扰RNA 核糖核酸 受体 生物 细胞生物学 基因传递 载脂蛋白B RNA干扰 脂蛋白 计算生物学 基因 遗传学 遗传增强 胆固醇 生物化学 医学 病理 病毒 疾病
作者
Alejandro J. Da Silva Sanchez,Curtis Dobrowolski,Ana Cristian,Elisa Schrader Echeverri,Kun Zhao,Marine Z. C. Hatit,David Loughrey,Kalina Paunovska,James E. Dahlman
出处
期刊:Nano Letters [American Chemical Society]
卷期号:22 (12): 4822-4830 被引量:32
标识
DOI:10.1021/acs.nanolett.2c01133
摘要

To predict whether preclinical lipid nanoparticle (LNP) delivery will translate in humans, it is necessary to understand whether the mechanism used by LNPs to enter cells is conserved across species. In mice, non-human primates, and humans, LNPs deliver RNA to hepatocytes by adsorbing apolipoprotein E (ApoE), which binds low-density lipoprotein receptor (LDLR). A growing number of LNPs can deliver RNA to nonhepatocytes, suggesting that ApoE- and LDLR-independent interactions could affect LNP tropism. To evaluate this hypothesis, we developed a universal DNA barcoding system that quantifies how chemically distinct LNPs deliver small interfering RNA in any mouse model, including genetic knockouts. We quantified how 98 different LNPs targeted 11 cell types in wildtype, LDLR–/–, very low-density lipoprotein receptor, and ApoE–/– mice, studying how these genes, which traffic endogenous lipids, affected LNP delivery. These data identified a novel, stereopure LNP that targets Kupffer cells, endothelial cells, and hepatocytes in an ApoE-independent manner. These results suggest that non-ApoE interactions can affect the tropism of LNP-RNA drugs.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
悲伤西米露应助zzy采纳,获得10
1秒前
felia发布了新的文献求助10
1秒前
小慧儿完成签到 ,获得积分10
1秒前
复杂惜霜发布了新的文献求助10
2秒前
领导范儿应助简单灵凡采纳,获得10
2秒前
万墨某完成签到,获得积分10
2秒前
自信凤凰应助犹豫千儿采纳,获得10
2秒前
科研通AI5应助务实青亦采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
曲奇吐司完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
虚心完成签到 ,获得积分10
7秒前
一叶知秋发布了新的文献求助10
7秒前
睢先生完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
颇黎发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
小希发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
11秒前
无情的白桃完成签到,获得积分10
11秒前
学术骗子小刚完成签到,获得积分0
12秒前
东东东发布了新的文献求助10
14秒前
简单灵凡发布了新的文献求助10
15秒前
HeLL0发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
16秒前
cappuccino完成签到,获得积分10
16秒前
完美世界应助dssf采纳,获得10
17秒前
颇黎完成签到,获得积分10
17秒前
一叶知秋完成签到,获得积分10
17秒前
子车茗应助小希采纳,获得10
17秒前
务实青亦发布了新的文献求助10
18秒前
科研通AI5应助XLC采纳,获得10
18秒前
21秒前
精明的海露应助misstwo采纳,获得10
21秒前
22秒前
情怀应助千堆雪采纳,获得10
23秒前
uni完成签到,获得积分10
23秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3737724
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3281359
关于积分的说明 10024958
捐赠科研通 2998099
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1645066
邀请新用户注册赠送积分活动 782525
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749814