MIT-Ingenieure stabilisieren RNA-Impfstoff-Nanopartikel
Von Ana Jaklenec und Robert Langer geleitete MIT-Ingenieure nutzten einen KI-Algorithmus, um Lipid-Nanopartikel-(LNP)-Formulierungen neu zu gestalten und Lösungsmittel-Kombinationen aus etwa fünfzig FDA-zugelassenen Molekülen zu identifizieren, wodurch hitzebeständige LNPs entstanden. Die neuen Formulierungen blieben bei Raumtemperatur ein Jahr stabil und bei 37 °C zwei Monate stabil, und Impfstoffe, die sie verwenden, erzeugten Immunreaktionen bei Mäusen, die mit Moderna-ähnlichen Impfstoffen vergleichbar waren. Das Team arbeitete mit CSAIL an maschinellem Lernen zusammen und veröffentlichte die Ergebnisse in Nature Biotechnology. Wenn sie am Menschen repliziert und skaliert würden, könnte der Ansatz die globale Impfstoffverteilung erleichtern, Mikronadel-Patches ermöglichen und die RNA-therapeutische Verabreichung erweitern.
KI-entworfenes LNP hielt mRNA bei Raumtemperatur ein Jahr stabil.
Hintergrund
RNA-Impfstoffe benötigen sehr kalte Lagerung. Forscher nutzten maschinelles Lernen, um…
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