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Optimization of Lipid Nanoparticle Formulations for mRNA Delivery in Vivo with Fractional Factorial and Definitive Screening Designs

体内 信使核糖核酸 聚乙二醇 化学 磷脂 效力 小干扰RNA 纳米颗粒 纳米技术 转染 析因实验 体外 生物化学 材料科学 数学 生物 生物技术 统计 基因
作者
Kevin Kauffman,J. Robert Dorkin,Jung Hoon Yang,Michael W. Heartlein,Frank DeRosa,Faryal F. Mir,Owen S. Fenton,Daniel G. Anderson
出处
期刊:Nano Letters [American Chemical Society]
卷期号:15 (11): 7300-7306 被引量:767
标识
DOI:10.1021/acs.nanolett.5b02497
摘要

Intracellular delivery of messenger RNA (mRNA) has the potential to induce protein production for many therapeutic applications. Although lipid nanoparticles have shown considerable promise for the delivery of small interfering RNAs (siRNA), their utility as agents for mRNA delivery has only recently been investigated. The most common siRNA formulations contain four components: an amine-containing lipid or lipid-like material, phospholipid, cholesterol, and lipid-anchored polyethylene glycol, the relative ratios of which can have profound effects on the formulation potency. Here, we develop a generalized strategy to optimize lipid nanoparticle formulations for mRNA delivery to the liver in vivo using Design of Experiment (DOE) methodologies including Definitive Screening and Fractional Factorial Designs. By simultaneously varying lipid ratios and structures, we developed an optimized formulation which increased the potency of erythropoietin-mRNA-loaded C12-200 lipid nanoparticles 7-fold relative to formulations previously used for siRNA delivery. Key features of this optimized formulation were the incorporation of 1,2-dioleoyl-sn-glycero-3-phosphoethanolamine (DOPE) and increased ionizable lipid:mRNA weight ratios. Interestingly, the optimized lipid nanoparticle formulation did not improve siRNA delivery, indicating differences in optimized formulation parameter design spaces for siRNA and mRNA. We believe the general method described here can accelerate in vivo screening and optimization of nanoparticle formulations with large multidimensional design spaces.
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