Blauwdrukken van nanodeeltjes onthullen de weg naar slimmere medicijnen

Lipide nanodeeltjes (LNP’s) zijn de transportmiddelen van de moderne geneeskunde, die kankermedicijnen, gentherapieën en vaccins naar cellen transporteren. Tot voor kort gingen veel wetenschappers ervan uit dat alle LNP’s min of meer dezelfde blauwdruk volgden, zoals een vloot vrachtwagens die volgens hetzelfde ontwerp was gebouwd.

Nu, binnen Natuur Biotechnologiehebben onderzoekers van de Universiteit van Pennsylvania, Brookhaven National Laboratory en Waters Corporation de vorm en structuur van LNP’s in ongekend detail gekarakteriseerd, waaruit blijkt dat de deeltjes in een verrassende verscheidenheid aan configuraties voorkomen.

Die verscheidenheid is niet alleen cosmetisch: zoals de onderzoekers ontdekten, correleert de interne vorm en structuur van een deeltje met hoe goed het therapeutische lading naar een bepaalde bestemming brengt.

“Het behandelen van LNP’s als één automodel heeft gewerkt, zoals blijkt uit de miljoenen mensen die deze deeltjes hebben geholpen, maar LNP’s zijn niet one-size-fits-all voor elke RNA-therapie”, zegt Michael J. Mitchell van Penn Engineering, universitair hoofddocent in bio-engineering en co-senior auteur van het artikel.

“Net zoals pick-ups, bestelwagens en vrachtwagens het beste geschikt zijn voor verschillende reizen, kunnen we nu LNP-ontwerpen gaan afstemmen op bepaalde therapieën en weefsels, waardoor deze deeltjes nog effectiever worden.”

“Deze resultaten leveren een meer fundamenteel begrip op van hoe de samenstelling en vorm van deze therapeutische deeltjes verband houden met hun biologie”, voegt Kushol Gupta, onderzoeksassistent-professor in de biochemie en biofysica aan Penn’s Perelman School of Medicine en de andere co-senior auteur van het artikel toe.

“Deze deeltjes hebben zichzelf al bewezen in de kliniek, en deze inzichten zullen ze nog krachtiger maken door ons te helpen de toediening sneller aan specifieke ziekten aan te passen.”

Het verlichten van de zwarte doos

De afgelopen jaren heeft onder meer het Mitchell Lab ontdekt dat verschillende LNP-formuleringen verschillende biologische effecten hebben. Fenolgroepen toevoegenvermindert bijvoorbeeld ontstekingen, terwijl vertakte ioniseerbare lipiden de afgifte verbeteren.

“Het lijkt bijna op het ontwikkelen van recepten”, zegt Marshall Padilla, een postdoctoraal onderzoeker op het gebied van bio-ingenieurswetenschappen en de eerste auteur van het nieuwe artikel. “We weten dat verschillende ingrediënten en technieken de uitkomsten veranderen.”

Maar het is een uitdaging gebleken om te begrijpen waarom bepaalde chemische aanpassingen tot bepaalde biologische effecten leiden. “Deze deeltjes zijn een soort ‘zwarte doos'”, voegt Padilla toe. “We hebben nieuwe formuleringen vooral met vallen en opstaan ​​moeten ontwikkelen.”

LNP’s onder de aandacht brengen

Om de deeltjes zichtbaar te maken, gebruikten de onderzoekers meerdere technieken. Eerdere studies waren daarentegen doorgaans gebaseerd op één enkele methode, zoals het op hun plaats bevriezen van de deeltjes.

Vanwege de grootte van de deeltjes – er zouden duizenden LNP’s nodig zijn om een ​​mensenhaar te omcirkelen – heeft voorafgaand onderzoek de deeltjes ook vaak gelabeld met fluorescerende materialen en gemiddelde metingen, met het risico de vorm van de deeltjes te veranderen en variaties te verdoezelen.

“We moesten meerdere, fundamenteel verschillende technieken combineren die de deeltjes in oplossing intact lieten”, zegt Gupta. “Op die manier konden we erop vertrouwen dat de overeenstemming tussen de methoden ons liet zien hoe de deeltjes er echt uitzagen.”

Drie technieken, één onderzoek

De onderzoekers onderzochten vier ‘gouden standaard’ LNP-formuleringen, waaronder die welke worden gebruikt in de COVID-19-vaccins en Onpattro, een door de FDA goedgekeurde therapie voor een zeldzame genetische ziekte.

Eén visualisatietechniek, analytische ultracentrifugatie met sedimentatiesnelheid (SV-AUC), omvatte het draaien van de LNP’s met hoge snelheden om ze op dichtheid te scheiden.

Een andere, veldstroomfractionering gekoppeld aan multi-angle lichtverstrooiing (FFF-MALS), scheidde de LNP’s voorzichtig op grootte en mat hoe het nucleïnezuur over de verschillende deeltjes werd verdeeld.

Een derde, grootte-uitsluitingschromatografie in lijn met synchrotron kleine hoek röntgenverstrooiing (SEC-SAXS), stelde de onderzoekers in staat de interne structuur van LNP’s te bestuderen door ze te raken met krachtige röntgenstralen bij de National Synchrotron Light Source II (NSLS-II), een gebruikersfaciliteit van het Amerikaanse Department of Energy (DOE) Office of Science in het Brookhaven National Lab van DOE.

“Vroeger dachten we dat LNP’s op knikkers leken”, zegt Gupta, die de resultaten samenvat. “Maar eigenlijk lijken ze meer op jelly Beans, onregelmatig en gevarieerd, zelfs binnen dezelfde formulering.”

De kracht van samenwerking

De resultaten zouden onbereikbaar zijn geweest zonder de academische wereld, de industrie en een nationaal laboratorium samen te brengen.

“We hebben methoden ontwikkeld om zowel de grootte van de lipide-nanodeeltjes als hun medicijngehalte te meten zonder de deeltjes uit elkaar te halen”, zegt Martin Kurnik, Wyatt Technology Principal Scientist bij Waters Corporation, die de FFF-MALS-experimenten leidde.

“De mogelijkheden van het Brookhaven National Lab maakten een uniek experiment mogelijk waarbij röntgenstraling werd gecombineerd met ultraviolet licht om de geometrische kenmerken van de deeltjes te kwantificeren”, voegt James Byrnes toe, een bundellijnwetenschapper bij NSLS-II, die de SEC-SAXS-experimenten uitvoerde.

“Dit maakt de weg vrij voor het karakteriseren van deeltjesformuleringen op schaal en benadrukt het opwindende potentieel voor diepere samenwerkingen tussen synchrotronfaciliteiten en LNP-ontwikkelaars.”

“Dit hele project spreekt van de kracht van verschillende instellingen die hun middelen en expertise bundelen”, zegt Padilla. “We konden de deeltjes alleen zo gedetailleerd visualiseren omdat elke partner ze vanuit een andere hoek zag.”

Het testen van de effecten

Nadat de onderzoekers de LNP-formuleringen hadden gekarakteriseerd, testten ze hun effecten op een reeks doelwitten, van menselijke T-cellen en kankercellen tot diermodellen.

Hannah Yamagata, een promovendus in het Mitchell Lab, ontdekte dat bepaalde interne structuren van deeltjes correspondeerden met verbeterde resultaten, zoals meer vracht die werd gelost of meer leveringen die het doel bereikten. “Interessant genoeg varieerde het afhankelijk van de context”, zegt Yamagata.

Sommige LNP-formuleringen presteerden bijvoorbeeld beter in immuuncellen, terwijl andere een grotere potentie vertoonden in diermodellen. “Het juiste LNP-model hangt af van de bestemming”, voegt Yamagata toe.

Het mengen van de juiste batch

De onderzoekers merkten ook dat, afhankelijk van de methode die ze gebruikten om de LNP’s te bereiden, de kenmerken (en de potentie) van de deeltjes varieerden.

Microfluïdische apparaten, die ingrediënten door kleine buisjes duwen, leidden tot consistentere vormen en maten, terwijl het handmatig mengen met micropipetten voor meer variatie zorgde.

Tot nu toe gingen onderzoekers ervan uit dat microfluïdische apparaten beter presteerden, maar Yamagata zag dat micropipetteren in bepaalde gevallen betere resultaten opleverde.

“Het is net zoiets als koekjes bakken”, zegt ze. “Je kunt dezelfde ingrediënten gebruiken, maar als je ze anders bereidt, krijgt het eindproduct een andere structuur.”

Toekomstige richtingen

De resultaten openen de deur naar een nieuw tijdperk van rationeel LNP-ontwerp, dat verder gaat dan de huidige ‘trial-and-error’-aanpak.

In plaats van uit te gaan van één enkele ‘beste’ formulering, toont het onderzoek aan dat de deeltjesgrootte, vorm, interne structuur en bereidingsmethode moeten worden afgestemd op de therapeutische context. “Er bestaat geen one-size-fits-all LNP”, zegt Yamagata. “Elk detail beïnvloedt hun vorm en structuur, en de vorm en structuur beïnvloeden hun functie.”

Hoewel sommige van de instrumenten die bij de experimenten worden gebruikt, zoals een deeltjesversneller, moeilijk toegankelijk zijn, kunnen veel van de stappen worden gereproduceerd met meer gebruikelijke apparatuur. Naarmate extra laboratoria structurele en functionele gegevens genereren, zou het veld zelfs de datasets kunnen verzamelen die nodig zijn om AI te trainen voor LNP-ontwerp.

Uiteindelijk wijzen de bevindingen op een toekomst waarin nanodeeltjes met dezelfde precisie kunnen worden ontwikkeld als medicijnen zelf. “Dit artikel biedt een routekaart voor het rationeler ontwerpen van LNP’s”, zegt Mitchell.