Vaccinurile ARN devin rezistente la temperaturi ridicate datorită unui nou algoritm
Vaccinurile pe bază de ARN, eficiente împotriva COVID-19, sunt în curs de dezvoltare și pentru alte boli, inclusiv cancerul, dar necesită depozitare la temperaturi ultracriogenice. Cercetătorii de la MIT au găsit o soluție promițătoare pentru a elimina această limitare, ajustând formularea nanoparticulelor lipidice cu ajutorul unui algoritm de inteligență artificială.
Noua abordare a permis obținerea unor vaccinuri stabile la temperatura camerei timp de până la un an sau la aproximativ 38 de grade Celsius timp de două luni. Testate pe șoareci, vaccinurile ARN împotriva COVID-19 livrate prin aceste particule au generat un răspuns imun comparabil cu cel produs de un vaccin similar cu cel dezvoltat de Moderna.
Algoritmul a prezis formulările optime, reducând numărul de experimente necesare și accelerând dezvoltarea. „Frumusețea reală a acestui algoritm este că îl putem folosi cu seturi mici de date”, a declarat Ana Jaklenec, cercetător principal la Institutul Koch pentru Cercetare Integrativă a Cancerului din cadrul MIT. Ea și Robert Langer, profesor la Institutul David H. Koch, sunt autorii seniori ai studiului publicat în Nature Biotechnology.
ARN-ul este o moleculă fragilă, stabilizată de nanoparticule lipidice (LNP), dar vaccinurile rezultate necesită temperaturi de -20 până la -80 de grade Celsius. Cercetătorii au experimentat anterior cu excipienți – zaharuri, săruri sau polimeri – pentru a stabiliza LNP, dar fără succes deplin. „Încercam să folosim și să testăm excipienți care funcționaseră anterior, dar nu reușea. A fost frustrant pentru echipă”, a spus Jaklenec.
Echipa a colaborat cu cercetători de la Laboratorul de Informatică și Inteligență Artificială (CSAIL) al MIT pentru a dezvolta un algoritm capabil să facă predicții pe baza unor date puține. „A fost surprinzător să vedem cât de repede a convergit algoritmul către o formulare stabilă – în doar câteva iterații, în locul căutării exhaustive care ar fi fost necesară în mod normal”, a declarat Mina Konaković Luković, profesoară asistentă la CSAIL și autoare a studiului.
Cercetătorii au analizat aproape 50 de excipienți aprobați de FDA, măsurând capacitatea fiecăruia de a stabiliza ARN-ul într-un LNP. Au folosit particulele pentru a livra ARN mesager care codifică proteina luciferază de licurici, măsurând luminozitatea emisă pentru a determina eficiența protecției. Au selectat cinci excipienți promițători și au folosit algoritmul pentru a prezice raporturile optime pentru LNP similare celor de la Moderna.
După câteva runde de testare pe celule, au ales o formulare promițătoare pentru studii pe animale. Procesul a durat doar câteva săptămâni, mult mai puțin decât fără ghidarea algoritmului. „Înainte de a implementa algoritmul, am petrecut câteva luni testând combinații și preselectând excipienți, dar nimic nu ne aducea la 100% stabilitate”, a spus Khanh Tran, coautor principal.
Pentru a testa rezistența la căldură, cercetătorii au ambalat antigeni ARN împotriva COVID-19 în particule, le-au deshidratat prin uscare în vid și le-au depozitat la 37 de grade Celsius timp de două luni sau la temperatura camerei timp de un an. Șoarecii vaccinați au arătat răspunsuri imune echivalente cu cele ale șoarecilor care au primit vaccinuri livrate prin LNP similare formulării originale Moderna.
De asemenea, au creat patch-uri solide cu microace care pot livra antigenul SARS-CoV-2, generând un răspuns imun similar vaccinurilor injectabile. „Abordarea noastră lărgește aplicarea nu doar a vaccinurilor ARN, ci și a terapiilor sau platformelor avansate de livrare, care necesită formulări solide sau stabile la temperaturi ridicate”, a spus Jinbi Tian, coautor principal.
Cercetătorii au demonstrat că algoritmul poate stabiliza și alte formulări LNP, inclusiv una similară celei folosite de Pfizer pentru vaccinul său anti-COVID-19. Odată dezvoltată o formulare rezistentă la căldură, aceasta poate fi adaptată pentru orice tip de ARN mesager.
