Producția automatizată de nanoparticule lipidice ar putea accelera dezvoltarea terapiilor cu ARN
Cercetătorii de la Massachusetts Institute of Technology au dezvoltat o metodă de producere a nanoparticulelor lipidice mult mai rapidă și cu un control mai precis asupra dimensiunii și formei acestora. Procesul poate funcționa automat, fără intervenție umană, și ar putea accelera dezvoltarea de noi terapii pe bază de ARN și ADN.
Vaccinurile ARN și alte terapii cu acizi nucleici sunt de obicei ambalate în molecule grase numite nanoparticule lipidice (LNP). Metodele actuale de proiectare a acestor particule necesită adesea experimente consumatoare de timp, bazate pe încercări și erori, cu investigații limitate ale dimensiunii și formei dorite.
„Această metodă vă poate ajuta să determinați care sunt parametrii care vor genera anumite atribute de dimensiune și formă, înainte de a lua acele particule și a vedea care va performa cel mai bine”, a declarat Cedric Devos, cercetător postdoctoral la MIT și unul dintre autorii principali ai studiului. „Ar putea fi un instrument de dezvoltare destul de puternic.”
Allan Myerson, profesor în Departamentul de Inginerie Chimică al MIT și autor senior al studiului, a explicat că dimensiunea și forma LNP nu au putut fi controlate în mod fiabil prin nicio metodă anterioară de producție. „Problema poate părea simplă la prima vedere, dar în realitate necesită o înțelegere profundă a ansamblului nanoparticulelor lipidice”, a spus el.
Nanoparticulele lipidice sunt alcătuite de obicei din patru componente: un lipid ionizabil, o fosfolipidă, colesterol și un lipid atașat unei molecule de polietilen glicol (PEG). Pentru a crea particulele, două fluxuri de fluid sunt amestecate la viteză mare: unul conține molecule lipidice suspendate în etanol, iar celălalt conține ARN dizolvat într-un tampon acid.
Într-un studiu publicat anterior, echipa MIT a arătat că împărțirea procesului de amestecare în două etape oferă un control mult mai bun al dimensiunii particulelor. În prima etapă, ARN și lipidele sunt amestecate la debite egale. Apoi, după o scurtă întârziere, se adaugă mai mult tampon, oprind creșterea particulelor. Întârzierile mai lungi produc particule mai mari.
„Aceasta vă oferă posibilitatea de a experimenta cu timpul de rezidență, adică timpul dintre primul mixer și al doilea mixer. Dacă mențineți acel timp foarte lung, particulele vor crește mult. Dacă îl mențineți foarte scurt, le puteți menține foarte mici”, a explicat Devos. „Oferă o pârghie asupra fabricării nanoparticulelor lipidice care nu era disponibilă anterior.”
Cercetătorii au demonstrat de asemenea că pot modifica forma particulelor. Prin schimbarea concentrației tamponului adăugat în a doua etapă, ei au transformat particulele din sfere în particule alungite, asemănătoare avocado. Ambele intervenții permit controlul dimensiunii și formei fără a modifica altfel compoziția LNP.
În noul studiu publicat în ACS Nano, cercetătorii au dezvoltat o modalitate de automatizare a procesului de amestecare în două etape. Ei au încorporat și un dispozitiv comercial de împrăștiere dinamică a luminii, care poate măsura dimensiunile particulelor pe măsură ce acestea se formează.
Cu acest sistem automatizat, cercetătorii pot specifica o dimensiune a particulelor, iar sistemul va produce particule de acea dimensiune. De asemenea, va măsura particulele rezultate pentru a se asigura că au dimensiunea corectă și, dacă nu, va ajusta timpul de întârziere și alți factori pentru a le direcționa spre dimensiunea dorită.
„Primul articol a deblocat cu adevărat noua metodologie de a face nanoparticule lipidice, de a le proiecta cu adevărat după dimensiune și formă”, a spus Peter Sagmeister, cercetător postdoctoral la MIT și autor principal. „Cu al doilea studiu, automatizăm întregul proces.”
Sistemul poate produce și particule de forme diferite, dar măsurarea acestor forme trebuie făcută în afara sistemului automatizat. Folosind această abordare, cercetătorii au investigat modul în care modificarea parametrilor de intrare afectează dimensiunea și forma particulelor, mult mai rapid decât era posibil anterior. Apoi au folosit datele colectate pentru a antrena un model de învățare automată care poate prezice combinația de factori necesară pentru a genera o anumită dimensiune sau formă.
Controlul dimensiunii unei nanoparticule lipidice este critic, deoarece dimensiunea determină unde în organism este cel mai probabil să ajungă. „Dacă faceți o terapie bazată pe LNP cu o dimensiune țintă de 150 de nanometri și una de 70 de nanometri, iar restul este identic, se vor comporta foarte diferit”, a spus Devos.
Cercetătorii au depus o cerere de brevet pentru tehnologia lor și lucrează pentru a o comercializa printr-o nouă companie numită BIZON Labs.
