MIT利用AI算法优化RNA疫苗配方，实现室温稳定保存一年
New formulation helps RNA vaccines withstand high temperatures
MIT研究人员借助AI算法优化脂质纳米颗粒（LNP）的辅料配比，成功开发出耐热性更强的RNA疫苗配方。该配方使疫苗在室温下可稳定保存一年，或在37摄氏度下保存两个月，且在小鼠实验中产生的免疫反应与Moderna类似。AI算法通过少量实验数据快速收敛至最优解，将原本需数月的筛选过程缩短至几周。相关成果发表于《Nature Biotechnology》。
展示了AI在小数据集和复杂生物化学问题中的高效应用，显著加速了药物研发流程，具有明确的科学突破和实际应用价值。
已被证明对Covid-19有效的RNA疫苗，目前正在针对许多其他疾病进行研发，包括癌症。这些疫苗的缺点之一是它们需要超低温储存，但麻省理工学院的研究人员找到了一种有望克服这一限制的方法。
在一种AI算法的帮助下，研究人员调整了通常用于递送mRNA疫苗的脂质纳米颗粒周围的配方，使疫苗更耐热。利用这种方法，他们配制出的疫苗即使在室温下储存长达一年，或在近100华氏度下储存两个月，也能保持稳定。
当由这些颗粒承载的Covid-19疫苗被施用于小鼠时，它们产生的免疫反应与一种类似于Moderna开发的RNA Covid-19疫苗一样强。通过使用AI算法预测颗粒的最佳配方，研究人员得以减少所需进行的实验数量，从而迅速加快了开发进程。
“这种算法真正的妙处在于，我们可以将其用于小数据集，”麻省理工学院科赫综合癌症研究所的首席研究员Ana Jaklenec说。“进行数千次实验真的很难，因此这种算法使我们能够更容易地实现具有我们想要特征的配方——在这种情况下，就是稳定性。”
Jaklenec和David H. Koch研究所教授Robert Langer是这篇论文的资深作者，该论文今天发表在Nature Biotechnology上。研究生Jinbi Tian和博士后Khanh Tran是这篇论文的主要作者。
稳定的疫苗
RNA是一种高度脆弱的分子，因此研究人员用脂质纳米颗粒（LNP）来稳定它，这些颗粒保护RNA免于降解，并帮助它进入细胞。然而，这些RNA-LNP疫苗仍然需要冷藏（-20至-80摄氏度），这使得它们很难被运送到没有可用冷藏设施的地区。
使这些疫苗更耐热，不仅能让它们得到更广泛的分发，还能帮助研究人员开发可通过微针贴片等新方法施用的新疫苗。这些贴片包含数百个充满疫苗的微针，当贴片贴到皮肤上时，微针会溶解，释放出疫苗。
为了制造更稳定的RNA疫苗，研究人员尝试向LNP中添加各种辅料——糖、盐或聚合物。Jaklenec和Langer最近开发出了能够承受更高温度的聚合物稳定LNP，但这些LNP与FDA批准、用于Moderna和Pfizer Covid-19疫苗的配方略有不同。
在他们的新论文中，研究人员想看看能否找到一种方法，使那些FDA批准的配方在高温下更稳定。
他们首先重新使用了一些在早期工作中奏效的辅料，但他们“真的卡住了”，Jaklenec说。“我们试图使用并筛选我们以前成功用于稳定LNP的辅料，但就是不起作用。这让团队非常沮丧。”
为了加快研究进度，研究人员决定尝试一种机器学习方法。他们与麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员合作，开发了一种能够基于极小数据集做出预测的算法。
“我们之前曾将我们的算法用于各种自动化实验设计应用，但从未用于像疫苗稳定性这样的生物学问题，”麻省理工学院电气工程与计算机科学助理教授、该论文的作者之一Mina Konaković Luković说。“令人惊讶的是，该算法如此迅速地收敛到一个稳定的配方——只需少数几次迭代就能达到，而不是通常所需的穷举搜索。
研究人员使用该算法分析了近50种FDA批准的辅料。对于每种辅料，研究人员首先测量了它在掺入LNP时对RNA的稳定效果。他们使用这些颗粒将编码一种名为萤火虫荧光素酶的蛋白质（该蛋白质能产生生物发光）的mRNA递送到细胞中。通过测量细胞发出的光量，研究人员可以确定每种辅料对mRNA的保护效果。
研究人员选择了五种最有前景的辅料，并使用他们的AI算法预测这些辅料的最佳配比，以稳定类似于Moderna所使用的LNP。基于这些预测，研究人员每次在细胞中测试两种配方，将结果反馈给算法，并生成更多预测。经过几轮之后，他们选择了一种看起来足够有前景的配方，用于动物研究测试。
这一过程只花了几周时间，远少于没有AI算法指导所需的时间。
“在我们实施AI算法之前，我们花了几个月时间测试不同的组合，并对我们能找到的所有辅料进行预筛选，但没有什么能让我们达到100%的稳定性，”Tran说。
稳健的免疫反应
为了测试他们新LNP配方的耐热性，研究人员使用这些颗粒包裹Covid-19 mRNA抗原，然后通过一种称为真空干燥的过程将其脱水。随后，这些颗粒在37摄氏度（98华氏度）下储存两个月，或在室温下储存一年。即使经过长期储存，用这些颗粒接种疫苗的小鼠也表现出与接受类似原始Moderna配方LNP疫苗的小鼠相当的免疫反应。
研究人员还使用他们新的耐热配方制造了可递送SARS-CoV-2抗原的固体微针贴片。这些贴片产生的免疫反应与注射型RNA疫苗产生的免疫反应相似。
“我们的方法不仅拓宽了mRNA疫苗的应用，还拓宽了治疗药物或先进药物递送平台（如控释颗粒或微针贴片）的应用，这些平台要求配方要么处于固态，要么在较高温度下保持稳定，”Tian说。
研究人员还展示了他们可以使用他们的算法来稳定其他 LNP 配方，包括一种类似于辉瑞用于递送其 Covid-19 疫苗的配方。该配方使用的辅料与 MIT 团队为 Moderna LNP 开发的配方相同，但比例不同。研究人员表示，对于每种 LNP，一旦开发出耐热配方，就可以将其改造以递送任何类型的 mRNA 有效载荷。
这项研究部分由盖茨基金会资助。
来源：MIT News（RSS） · news.mit.edu