Новая структура позволяет доставке лекарств «целиться точно и бить сильно»
Китайские ученые разработали ИИ-модель на основе трехмерной конформации липидов, которая позволила создать новый тип липидных наночастиц для точной и эффективной доставки нуклеиновых кислот, преодолев ключевые барьеры текущей технологии
Короткое резюме
Группа исследователей из Национального наноцентра Китая (NCNST) под руководством профессора Линь Яосиня представила инновационный подход к доставке нуклеиновых кислот с помощью липидных наночастиц (LNP). Используя модель искусственного интеллекта, учитывающую трёхмерную пространственную конформацию ионизируемых липидов, учёным удалось отобрать конфигурации, обеспечивающие высокую точность нацеливания на клетки-мишени и эффективность трансфекции — процесса, при котором клетка поглощает и высвобождает лекарственный препарат. Результаты работы опубликованы в журнале Nature Biomedical Engineering.
Ключевой проблемой современных технологий доставки на основе LNP является крайне низкая эффективность высвобождения лекарства из эндосом (пузырьков внутри клетки) в цитоплазму — для большинства существующих систем этот показатель не превышает 2%. Исследовательская группа сосредоточилась на анализе трёхмерной пространственной структуры ионизируемых липидов, которая динамически меняется в физиологической среде. В ходе анализа учёные выявили, что молекулы с устойчивой тригональной пирамидальной конформацией (треугольная пирамида) не только облегчают загрузку мРНК, но и значительно эффективнее разрушают клеточные мембраны в кислой среде, что способствует освобождению препарата.
Практическая значимость работы была продемонстрирована на примере противоопухолевой мРНК-вакцины: использование отобранных LNP обеспечило полную регрессию подкожных меланом у лабораторных мышей. По словам авторов, это не только наглядно показывает потенциал новой платформы для лечения рака, но и формирует задел для собственных патентов Китая в области доставки нуклеиновых кислот, где ранее доминировали западные компании. Учёные надеются, что ИИ-оптимизация позволит стране занять лидирующие позиции в следующем поколении технологий доставки лекарств.
Новая ИИ-модель учитывает трёхмерную конформацию
Впервые в качестве ключевого признака для машинного обучения использована трёхмерная пространственная структура ионизируемых липидов, а не их плоская химическая формула
Идентифицирована оптимальная форма молекулы
Липиды с устойчивой треугольной пирамидальной (тригональной) конформацией обладают наилучшими свойствами для загрузки мРНК и высвобождения лекарства в клетке
Драматическое повышение эффективности в реальных тестах
В опытах на мышах с меланомой новая платформа доставки позволила добиться полного исчезновения опухолей и индукции долговременного противоракового иммунитета
Преодоление критического узкого места
Технология решает проблему низкой эффективности эндосомального ускользания (менее 2%), которая является главным барьером для всех современных LNP-систем
Текст сгенерирован с использованием ИИ

