AI segíthet hűtés nélkül tárolhatóvá tenni az RNS-vakcinákat
Az MIT kutatói olyan új formulációt fejlesztettek, amely magasabb hőmérsékleten is stabilizálhatja az RNS-vakcinák szállítására használt lipidnanorészecskéket. A módszerrel előállított vakcinák szobahőmérsékleten akár egy évig, közel 100 Fahrenheit-fokon pedig két hónapig stabilak maradtak.
- 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 megmaradt az egerek immunválasza.
- A formuláció mikrotűs tapaszokban is alkalmazhatónak bizonyult.
- Az algoritmus a Pfizerhez hasonló LNP-formulációval is működött.
A hideglánc korlátozza az RNS-vakcinák terjesztését
Az RNS-vakcinák a Covid-19 ellen már bizonyították hatékonyságukat, és más betegségek, köztük a rák kezelésére is fejlesztik őket. Az egyik fő nehézség azonban a tárolásuk: az RNS törékeny molekula, ezért lipidnanorészecskékbe, röviden LNP-kbe csomagolják, amelyek védik a lebomlástól és segítik a sejtekbe jutását.
Az ilyen vakcinákat jelenleg mínusz 20 és mínusz 80 Celsius-fok között kell tartani. Ez megnehezíti az olyan térségekbe való eljuttatásukat, ahol nem áll rendelkezésre megfelelő hűtési infrastruktúra. A hőállóbb formulációk emellett új beadási módokat is támogathatnak, például a bőrre helyezhető mikrotűs tapaszokat.
Az algoritmus kis adathalmazból keresett formulációt
A kutatók közel 50, az amerikai Élelmiszer- és Gyógyszerügyi Hatóság által engedélyezett segédanyagot vizsgáltak. Ezek között cukrok, sók és polimerek is szerepeltek. Először azt mérték fel, hogy az egyes anyagok mennyire védik az RNS-t az LNP-kbe építve. Ehhez egy, a sejtekben fényt kibocsátó fehérjét, a szentjánosbogár-luciferázt kódoló hírvivő RNS-t használtak.
A legígéretesebb öt segédanyagot ezután egy, az MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumával közösen fejlesztett gépi tanulási algoritmus segítségével vizsgálták. Az algoritmus a kis adathalmazokból is képes volt előre jelezni, milyen arányban érdemes kombinálni az összetevőket a Moderna Covid-19-vakcinájához hasonló LNP-k stabilizálásához.
A kutatók egyszerre két formulációt teszteltek sejtekben, az eredményeket visszatáplálták az algoritmusba, majd újabb előrejelzéseket készítettek. Néhány kör után kiválasztották azt a változatot, amelyet állatkísérletben is érdemesnek találtak kipróbálni. A folyamat néhány hétig tartott, miközben a kutatók korábban hónapokon át teszteltek különböző kombinációkat.
Egerekben megmaradt az immunválasz
Az új formulációval csomagolt Covid-19 mRNS-antigéneket vákuumszárítással dehidratálták. A részecskéket ezután 37 Celsius-fokon, vagyis 98 Fahrenheit-fokon két hónapig, illetve szobahőmérsékleten egy évig tárolták.
Az így kezelt vakcinát kapó egerekben az immunválasz a hosszú tárolást követően is ugyanolyan erős volt, mint azoknál az állatoknál, amelyek a Moderna eredeti formulációjához hasonló LNP-kbe csomagolt vakcinát kaptak. A kutatók szilárd mikrotűs tapaszt is készítettek, amely SARS-CoV-2-antigént juttatott be. Ez a megoldás az injekciós RNS-vakcinákéhoz hasonló immunválaszt váltott ki.
A kutatók azt is kimutatták, hogy az algoritmus egy másik, a Pfizer Covid-19-vakcinájához hasonló LNP-formuláció stabilizálására is használható. Ennél ugyanazokat a segédanyagokat alkalmazták, mint a Moderna LNP-jéhez fejlesztett változatnál, eltérő arányban. A kutatók szerint minden LNP-hez hozzáilleszthető a hőálló formuláció, amely így különféle mRNS-tartalmak szállítására is alkalmassá tehető.
MIT Schwarzman College of Computing: New formulation helps RNA vaccines withstand high temperatures
