Инженеры MIT используют искусственный интеллект для разработки термостойкой РНК-вакцины

Инженеры Массачусетского технологического института нашли способ стабилизировать липидные наночастицы, используемые для доставки РНК-вакцин, что потенциально позволит их более широко распространять.

РНК-вакцины доказали свою эффективность против Covid-19 и в настоящее время разрабатываются против многих других заболеваний, включая рак. Одним из недостатков этих вакцин является то, что они требуют сверххолодного хранения, но исследователи из Массачусетского технологического института обнаружили многообещающий способ преодолеть это ограничение.

С помощью алгоритмов искусственного интеллекта исследователи доработали формулу на основе липидных наночастиц, обычно используемых для доставки мРНК-вакцин, сделав вакцину более термостабильной. Используя этот подход, они разработали вакцину, которая может оставаться стабильной при хранении при комнатной температуре до года или при температуре почти 100 градусов по Фаренгейту в течение двух месяцев.

Когда вакцина против коронавируса, содержащаяся в этих частицах, была введена мышам, она вызвала такой же сильный иммунный ответ, как и РНК-вакцина против коронавируса, аналогичная той, которая разработана Moderna. Используя алгоритмы искусственного интеллекта для прогнозирования оптимального состава частиц, исследователи смогли сократить количество необходимых экспериментов, быстро ускорив процесс разработки.

Реальное преимущество этого алгоритма заключается в том, что его можно использовать даже с небольшими наборами данных. Проводить тысячи экспериментов очень сложно, поэтому этот алгоритм упрощает получение формул с желаемой функциональностью, в данном случае стабильностью. »

Ана Якленец, главный исследователь, Институт интегративных исследований рака Коха, Массачусетский технологический институт

Якленец и профессор Института Дэвида Х. Коха Роберт Лангер являются ведущими авторами статьи, которая публикуется сегодня. Природная биотехнология. Аспирант Джинби Тиан и постдокторант Кхань Тран являются первыми авторами статьи.

стабильная вакцина

Поскольку РНК является очень хрупкой молекулой, исследователи стабилизировали ее с помощью липидных наночастиц (ЛНЧ), которые защищают ее от деградации и помогают ей проникать в клетки. Однако эти вакцины РНК-ЛНП по-прежнему требуют хранения в холодильнике (от -20 до -80 градусов Цельсия), что затрудняет их доставку в районы, где нет холодильных установок.

Повышение термостойкости этих вакцин может не только обеспечить более широкое распространение, но и помочь исследователям разработать новые вакцины, которые можно будет вводить с использованием новых методов, таких как пластыри с микроиглами. Эти пластыри содержат сотни микроигл, заполненных вакциной, и когда пластырь наносится на кожу, микроиглы растворяются и высвобождают вакцину.

Чтобы создать более стабильные РНК-вакцины, исследователи экспериментировали с добавлением к ЛНЧ различных наполнителей (сахаров, солей, полимеров). Якленец и Лангер недавно разработали стабилизированные полимером ЛНЧ, которые могут выдерживать высокие температуры, но их ЛНЧ немного отличались от одобренных FDA составов, используемых в вакцинах против COVID-19 компании Moderna и Pfizer.

В новой статье исследователи хотели посмотреть, смогут ли они найти способ сделать одобренный FDA состав более стабильным при высоких температурах.

Они начали с повторного использования некоторых наполнителей, которые помогали в предыдущих попытках, но «мы действительно зашли в тупик», — говорит Якуренек. «Мы пытались провести скрининг с использованием наполнителя, который ранее успешно использовали для стабилизации ЛНЧ, но это не сработало. Это очень расстроило команду».

Чтобы ускорить прогресс, исследователи решили попробовать подход машинного обучения. Работая с исследователями из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL), они разработали алгоритм, который может делать прогнозы на основе очень небольших наборов данных.

«Раньше мы использовали алгоритмы для различных приложений автоматизированного планирования экспериментов, но никогда для биологических проблем, таких как стабильность вакцин», — говорит автор исследования Мина Конакович Лукович, доцент кафедры электротехники и информатики в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL). «Мы были удивлены, увидев, как быстро алгоритм пришел к стабильной формулировке. Мы добились этого всего за несколько итераций, а не за полный перебор, который обычно требуется».

Исследователи использовали этот алгоритм для анализа примерно 50 вспомогательных веществ, одобренных FDA. Исследователи сначала измерили, насколько хорошо каждый наполнитель стабилизирует РНК при включении в ЛНЧ. Они использовали эти частицы для доставки в клетки мРНК, которая кодирует белок под названием люцифераза светлячка, вызывающий биолюминесценцию. Измерив количество света, излучаемого клетками, исследователи смогли определить, насколько эффективно каждый наполнитель защищает мРНК.

Исследователи выбрали пять наиболее многообещающих наполнителей и использовали алгоритм искусственного интеллекта, чтобы предсказать пропорции наполнителей, которые наиболее стабилизируют ЛНЧ, аналогичные тем, которые используются Moderna. Основываясь на этих прогнозах, исследователи протестировали две формулы одновременно внутри клеток и вернули результаты обратно в алгоритм для генерации дополнительных прогнозов. После нескольких раундов они выбрали одну формулу, которая показалась достаточно многообещающей для тестирования в исследованиях на животных.

Этот процесс занял всего несколько недель, намного быстрее, чем он занял бы без руководства алгоритма ИИ.

«Перед внедрением алгоритма ИИ мы потратили несколько месяцев на тестирование различных комбинаций и даже на предварительный отбор всех найденных нами вспомогательных веществ, но ни один из них не достиг 100% стабильности», — говорит Тран.

сильный иммунный ответ

Чтобы проверить термостойкость нового состава LNP, исследователи использовали частицы для упаковки антигена мРНК Covid-19 и высушили их с помощью процесса, называемого вакуумной сушкой. Эти частицы хранились при температуре 37 градусов по Цельсию (98 градусов по Фаренгейту) в течение двух месяцев или при комнатной температуре в течение одного года. Мыши, вакцинированные этими частицами, даже после длительного хранения, демонстрировали иммунные реакции, сравнимые с мышами, вакцинированными вакцинами с доставкой ЛНП, аналогичными оригинальному составу Moderna.

Исследователи также использовали новую термостойкую формулу для создания твердого пластыря с микроиглами, который может доставлять антигены SARS-CoV-2. Эти пластыри вызывали иммунные реакции, аналогичные тем, которые вызываются инъекционными РНК-вакцинами.

«Наш подход открывает возможности для применения не только мРНК-вакцин, но также терапевтических агентов и современных платформ доставки лекарств, таких как частицы с пролонгированным высвобождением и пластыри с микроиглами, для которых требуется, чтобы состав находился в твердом состоянии или был стабилен при высоких температурах», — говорит Тиан.

Исследователи также показали, что их алгоритм можно использовать для стабилизации других составов LNP, в том числе аналога того, который компания Pfizer использует для введения вакцины против коронавируса. В этой рецептуре используются те же вспомогательные вещества, которые команда MIT разработала для LNP Moderna, но в других пропорциях. Исследователи говорят, что каждый LNP потенциально может быть адаптирован для доставки любого типа полезной нагрузки мРНК, как только будет разработан термостабильный состав.

Это исследование частично финансировалось Фондом Гейтса.