AI segíthet hőállóbbá tenni az RNS-vakcinákat
Az MIT kutatói olyan új lipidnanorészecske-formulációt fejlesztettek, amely hőállóbbá teheti az RNS-vakcinákat. Az állatkísérletekben a készítmények hosszú tárolás után is erős immunválaszt váltottak ki.
- Az MIT kutatói AI-algoritmussal kerestek hőállóbb LNP-formulációt.
- A vakcinák szobahőmérsékleten akár egy évig stabilak maradtak.
- 37 Celsius-fokon két hónapos tárolás után is megőrizték stabilitásukat.
- Az egerekben a készítmények a Moderna formulációjához hasonló immunválaszt váltottak ki.
- A megoldást mikrotűs tapaszoknál és más RNS-alapú terápiáknál is alkalmazhatják.
Az ultrahideg tárolás jelentette akadályt célozták
Az RNS-vakcinák a Covid-19 ellen már bizonyították hatásosságukat, és több más betegség, köztük a rák kezelésére is fejlesztik őket. Elterjedésüket ugyanakkor nehezíti, hogy az RNS-molekula rendkívül sérülékeny, ezért a vakcinákat védő lipidnanorészecskéket, vagyis LNP-ket használnak.
Az RNS-t tartalmazó LNP-vakcinákat jelenleg mínusz 20 és mínusz 80 Celsius-fok között kell tárolni. Ez különösen azokba a térségekbe nehezíti eljuttatásukat, ahol nem áll rendelkezésre megfelelő hűtési infrastruktúra. Az MIT kutatói azt vizsgálták, miként tehetnék hőállóbbá a Moderna és a Pfizer Covid-19-vakcináihoz hasonló, az amerikai Élelmiszer- és Gyógyszerügyi Hatóság, az FDA által jóváhagyott formulációkat.
Az algoritmus kevés kísérletből keresett megfelelő összetételt
A kutatók csaknem 50, az FDA által jóváhagyott segédanyagot elemeztek. Ezek között cukrok, sók és polimerek szerepeltek. Először azt mérték fel, hogy az egyes anyagok mennyire védik az LNP-be csomagolt hírvivő RNS-t. Ehhez egy, szentjánosbogár-luciferázt kódoló hírvivő RNS-t juttattak sejtekbe. A kibocsátott fény mennyiségéből következtettek arra, mennyire maradt hatékony az RNS.
Az öt legígéretesebb segédanyagból az MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumával közösen fejlesztett gépi tanulási algoritmus próbált megfelelő arányokat előre jelezni. A kutatók egyszerre két formulációt teszteltek sejtekben, az eredményeket visszatáplálták az algoritmusba, majd újabb előrejelzéseket készítettek.
A folyamat néhány hét alatt vezetett el egy állatkísérletre alkalmas formulációhoz. Ana Jaklenec, az MIT Koch Integratív Rákkutató Intézetének vezető kutatója szerint az algoritmus egyik előnye, hogy kis adathalmazokkal is használható. Mina Konaković Luković, a CSAIL adjunktusa úgy fogalmazott, meglepő volt, milyen gyorsan talált stabil formulációt a rendszer, néhány iteráció alatt a szokásos kimerítő keresés helyett.
Egy évig szobahőmérsékleten is stabil maradt
A kutatók a hőálló formulációval Covid-19 elleni hírvivő RNS-antigéneket csomagoltak, majd vákuumszárítással víztelenítették a részecskéket. A készítmények 37 Celsius-fokon, vagyis 98 Fahrenheit-fokon két hónapig, szobahőmérsékleten pedig egy évig maradtak stabilak.
Az egereknél a hosszú tárolás után beadott vakcinák ugyanolyan erős immunválaszt váltottak ki, mint azok a készítmények, amelyek a Moderna eredeti formulációjához hasonló LNP-ket használtak. A kutatók szilárd mikrotűs tapaszt is készítettek, amely SARS-CoV-2-antigént juttatott a szervezetbe. A tapasz az injekciós RNS-vakcinákéhoz hasonló immunválaszt eredményezett.
Az algoritmust egy Pfizer vakcinájához hasonló LNP-formuláció stabilizálására is alkalmazták. A kutatók szerint az egyes LNP-khez kialakított hőálló formulációk később különféle hírvivő RNS-tartalmakhoz is adaptálhatók. Az eredmények így a vakcinák mellett más gyógyszerbeviteli megoldásoknál, például szabályozott hatóanyag-leadású részecskéknél és mikrotűs tapaszoknál is felhasználhatók lehetnek.
MIT Schwarzman College of Computing: New formulation helps RNA vaccines withstand high temperatures
