Een test voor de functionele levering van mRNA door LNP. a) Functionele levering van mRNA door LNP vereist verschillende stappen (groene pijlen), en er zijn meerdere mechanismen waardoor het leveringsproces kan worden verstoord (rode pijlen). b) Concentratie-respons van mRNA-LNP in NCI-H358-cellen. De zwarte lijn verbindt gemiddeld drie technische replica’s per concentratie. Grijze stippellijnen tonen de maximaal waargenomen mCherry-fluorescentie en -concentratie die wordt gebruikt in latere screeningsexperimenten. c) De dichtheid van NCI-H358-cellen beïnvloedt de efficiëntie van mRNA-afgifte. d) Schema van de werkstroom van de screeningstest voor functionele levering. Credit: Kleine methoden (2023). DOI: 10.1002/smtd.202201695
Nieuw onderzoek van de Universiteit van Cardiff, in samenwerking met Astra Zeneca, gebruikte kunstmatige intelligentie om microscopisch kleine deeltjes te creëren die medicijnen effectief kunnen transporteren om zieke cellen nauwkeurig te richten en te behandelen.
Het team zegt dat hun werk potentiële toekomstige toepassingen heeft bij de behandeling van genetische ziekten en kanker, evenals infectieziekten. Het onderzoek, “Inzicht in intracellulaire biologie om mRNA-afgifte door lipide nanodeeltjes te verbeteren”, werd gepubliceerd in Kleine methoden.
Professor Arwyn T Jones, Cardiff University’s School of Pharmacy and Pharmaceutical sciences, zei: “We zijn voortdurend op zoek naar nieuwe en verbeterde manieren om medicijnen door het menselijk lichaam af te leveren. Nanodeeltjes zijn kleine deeltjes die kunnen fungeren als microscopisch kleine shuttles om therapeutische moleculen te transporteren en af te leveren. -medicijnen – door het lichaam om de specifieke plaats te bereiken die therapeutische interventie nodig heeft.
“Door deze medicijnmoleculen naar de juiste plaats in het lichaam te brengen, kunnen de nanodeeltjes helpen bij de behandeling van verschillende ziekten.”
Deze gezamenlijke studie gebruikte AI om een op maat gemaakt nanodeeltje te ontwerpen om een medicijnmolecuul, mRNA genaamd, aan kankercellen af te leveren. Dit door AI ontworpen nanodeeltje bleek vervolgens effectiever te zijn als bezorgshuttle in vergelijking met andere prototypes.
“Dit onderzoek toonde aan dat machine learning en kunstmatige intelligentie een integraal onderdeel kunnen vormen van het ontwerpproces voor het construeren van effectievere nanotherapieën.
“Hoewel het door deze studie gegenereerde nanodeeltje binnen een beperkt gebied van biomedisch onderzoek viel, bleek de nieuwe techniek – gebaseerd op computationeel leren en het daaropvolgende ontwerp van een nieuwe nanodeeltjes-shuttle – effectief te zijn. Dit betekent dat deze nieuwe techniek kan worden gebruikt om te analyseren en ontwerp duizenden verschillende soorten nanodeeltjes en lever honderden verschillende soorten therapeutische moleculen om een zeer breed scala aan ziekten aan te pakken,” voegde professor Jones eraan toe.
Nanodeeltjes worden momenteel gebruikt in medische behandelingen, maar wetenschappers vervaardigen en testen vaak honderden ontwerpen van nanodeeltjes voordat ze de beste ontwerpen – een proces dat jaren kan duren. Deze nieuwe methode laat zien hoe AI de ontwikkeling van nanodeeltjes snel kan versnellen.
“Deze aanpak levert informatie op over hoe cellen en eiwitten in cellen de prestaties van nanodeeltjes als medicijnafgiftemiddelen reguleren. Het toont duidelijk aan dat machinaal leren een belangrijke bijdrage kan leveren aan het efficiënt ontwerpen van effectievere nanotherapeutica om ziekten beter te richten en te behandelen”, voegde professor Jones toe. .
Meer informatie:
Morag Rose Hunter et al., Intracellulaire biologie begrijpen om mRNA-afgifte door lipide nanodeeltjes te verbeteren, Kleine methoden (2023). DOI: 10.1002/smtd.202201695
Tijdschrift informatie:
Kleine methoden
Aangeboden door de Universiteit van Cardiff
