Mesterséges intelligencia, magyarul.
Az eredeti közleményekből.

AI segítségével tehetik hőállóbbá az RNS-vakcinákat az MIT kutatói

2026. szeptember 28. 11:00Forrás: MIT News
AI segítségével tehetik hőállóbbá az RNS-vakcinákat az MIT kutatói
Kép: MIT News

Az MIT kutatói mesterségesintelligencia-algoritmussal olyan lipidnanorészecske-formulációt fejlesztettek, amely az RNS-vakcinákat hosszabb ideig stabilan tarthatja magasabb hőmérsékleten. Az eljárás a kutatók szerint megkönnyítheti az oltóanyagok eljuttatását olyan térségekbe is, ahol nincs ultrahideg tárolási infrastruktúra.

A lényeg röviden
  • Az MIT kutatói AI-algoritmussal terveztek hőállóbb LNP-formulációt.
  • A készítmény szobahőmérsékleten akár egy évig stabil maradt.
  • 37 Celsius-fokon két hónap tárolás után is erős immunválaszt váltott ki egerekben.
  • A formuláció mikrotűs tapaszban is működött.
  • A módszert más LNP-alapú RNS-kezelésekhez is alkalmazhatónak találták.

Az ultrahideg tárolás korlátozza a terjesztést

Az RNS-vakcinák, köztük a Covid-19 ellen hatásos oltóanyagok, olyan hírvivő RNS-t tartalmaznak, amely önmagában rendkívül sérülékeny. A kutatók ezt lipidnanorészecskékbe, röviden LNP-kbe csomagolják. Ezek védik az RNS-t a lebomlástól, és segítik, hogy bejusson a sejtekbe.

Az ilyen vakcinákat jelenleg jellemzően mínusz 20 és mínusz 80 Celsius-fok közötti hőmérsékleten kell tartani. Ez megnehezíti a szállítást és a terjesztést olyan régiókban, ahol nem állnak rendelkezésre megfelelő hűtőtárolók. Az MIT News szeptember 28-i beszámolója szerint az új formuláció ezen a korláton segíthet.

Az algoritmus kevés kísérletből választott formulációt

A kutatók az LNP-khez hozzáadott segédanyagokkal, például cukrokkal, sókkal és polimerekkel próbálták növelni a stabilitást. Az új munkában közel 50, az amerikai Élelmiszer- és Gyógyszerügyi Hatóság által engedélyezett segédanyagot vizsgáltak. Először azt mérték fel, hogy az egyes anyagok mennyire védik az LNP-be csomagolt RNS-t.

A vizsgálatokhoz egy, a szentjánosbogarak fénykibocsátásáért felelős fehérjét kódoló hírvivő RNS-t használtak. A sejtek által kibocsátott fény mennyisége alapján következtettek arra, mennyire hatékonyan védte az adott segédanyag az RNS-t.

Az öt legígéretesebb segédanyagból az MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory kutatóival közösen fejlesztett algoritmus jósolta meg az optimális arányokat. A csapat egyszerre két formulációt tesztelt sejtekben, az eredményeket visszatáplálta az algoritmusba, majd újabb előrejelzéseket készített. A kiválasztott formulációhoz néhány hét alatt jutottak el. Ana Jaklenec, az MIT Koch Institute for Integrative Cancer Research vezető kutatója szerint az algoritmus előnye, hogy kis adathalmazokkal is használható, így kevesebb kísérletre van szükség.

Egy évig szobahőmérsékleten is stabil maradt

A kutatók a kiválasztott LNP-formulációba Covid-19 elleni hírvivő RNS-antigéneket csomagoltak, majd vákuumszárítással eltávolították belőlük a vizet. A részecskéket ezután 37 Celsius-fokon, vagyis nagyjából 98 Fahrenheit-fokon két hónapig, szobahőmérsékleten pedig egy évig tárolták.

Az így kezelt részecskékkel beoltott egerek az állatokon végzett vizsgálatokban ugyanolyan erős immunválaszt mutattak, mint azok az egerek, amelyek a Moderna Covid-19-vakcinájához hasonló eredeti LNP-formulációval kapták meg az oltást. A kutatók szilárd, bőrre helyezhető mikrotűs tapaszt is készítettek, amely SARS-CoV-2-antigént juttatott be. A tapasz az injekciós RNS-vakcinákhoz hasonló immunválaszt váltott ki.

A csapat egy Pfizer Covid-19-vakcinájához hasonló LNP-formuláción is bemutatta, hogy az algoritmus képes stabilizáló keveréket tervezni. A kutatók szerint az egyes LNP-khez kialakított hőálló formuláció később különféle hírvivő RNS-tartalmak szállítására is alkalmazható.

A módszer vakcinákon túl is használható lehet

Az MIT kutatói szerint a megközelítés nemcsak az mRNS-vakcinák fejlesztését segítheti, hanem olyan gyógyszerbejuttatási megoldásokét is, amelyeknél szilárd állapotú vagy magasabb hőmérsékleten stabil készítményre van szükség. Ilyenek lehetnek a szabályozott hatóanyag-leadású részecskék és a mikrotűs tapaszok.

A beszámoló alapján a hőstabilabb formuláció elsősorban a tárolási és szállítási feltételeket könnyítheti meg. A kutatás részben a Gates Foundation támogatásával zajlott, eredményeit a Nature Biotechnology közölte.

Kapcsolódó hírek

AI segíthet hűtés nélkül tárolhatóvá tenni az RNS-vakcinákat
Kutatás2026. szeptember 29. 06:01

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…

AI segíthet hőállóbbá tenni az RNS-vakcinákat
Kutatás2026. szeptember 29. 06:01

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…

Hőállóbbá teheti az mRNS-vakcinákat az MIT új módszere
Kutatás2026. szeptember 28. 11:00

Hőállóbbá teheti az mRNS-vakcinákat az MIT új módszere

Az MIT kutatói mesterséges intelligenciával optimalizálták az mRNS-vakcinákat szállító lipid nanorészecskék összetételét. Az új formula szobahőmérsékleten akár egy évig…