Исследователи Массачусетского технологического института разработали автоматизированный способ производства липидных наночастиц — жировых оболочек, в которые помещают мРНК-вакцины и другие препараты на основе нуклеиновых кислот. Новая технология позволяет быстрее получать частицы и точнее задавать их размер и форму. О результатах сообщает сайт MIT.
Липидные наночастицы обычно состоят из четырех компонентов: ионизируемого липида, фосфолипида, холестерина и липида, соединённого с полиэтиленгликолем (PEG). Для их изготовления смешивают два потока жидкости: липиды в этаноле и мРНК в кислом буферном растворе. Поток с мРНК делают примерно втрое больше липидного, однако такой подход плохо подходит для точного управления характеристиками частиц.
Размер и форма наночастиц важны для выбора органов и тканей, в которые они попадут. «Размер и форму LNP нельзя было надёжно контролировать ни одним из прежних методов производства. На первый взгляд проблема может показаться простой, но на деле она требует глубокого понимания сборки липидных наночастиц», — сказал старший автор работы Аллан Майерсон, профессор-практик кафедры химической инженерии MIT.
В основе нового подхода лежит двухэтапное смешивание. Сначала липиды и мРНК соединяют при одинаковой скорости потоков, а затем через короткую задержку добавляют дополнительный буфер, останавливающий рост частиц. Чем дольше промежуток между этапами, тем крупнее получаются частицы. Изменение концентрации буфера позволяет превращать сферические частицы в вытянутые, напоминающие авокадо, не меняя их химический состав.
В новой работе учёные автоматизировали этот процесс и подключили прибор динамического рассеяния света, который измеряет размер частиц во время их формирования. Система получает заданный размер, проверяет результат и при необходимости корректирует время задержки и другие параметры. Форму частиц установка также может менять, но её измерение пока выполняется отдельно.
Собранные данные исследователи использовали для обучения модели машинного обучения, способной предсказывать сочетание параметров для получения частиц нужного размера или формы. «Этот метод позволяет определить параметры, которые обеспечат конкретные характеристики размера и формы, ещё до того, как частицы будут проверены на эффективность. Это может стать весьма мощным инструментом разработки», — отметил постдок MIT Седрик Девос. Учёные подали заявку на патент и намерены коммерциализировать технологию через компанию BIZON Labs; работа опубликована в ACS Nano при поддержке Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США и других указанных в исследовании источников финансирования.