ИССЛЕДОВАНИЕ · RESEARCH · #1128
MIT использует ИИ для формулирования мРНК-липидных наночастиц, стабильных при комнатной температуре
Исследователи MIT (Koch Institute и CSAIL) применили алгоритм машинного обучения для анализа около 50 одобренных FDA вспомогательных веществ и выявления составов, делающих FDA-подобные липидные наночастицы (LNP) для мРНК-вакцин значительно термостойкими — стабильными при комнатной температуре до года или при ~38°C в течение двух месяцев. В опытах на мышах вакцинные формулы, полученные с помощью ИИ‑оптимизации, давали иммунный ответ, сопоставимый с мРНК‑вакциной, похожей на вакцину Moderna; исследование опубликовано в Nature Biotechnology.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- Исследователи MIT (Koch Institute и CSAIL) применили алгоритм машинного обучения для анализа около 50 одобренных FDA вспомогательных веществ и выявления составов, делающих FDA-подобные липидные наночастицы (LNP) для мРНК-вакцин значительно термостойкими — стабильными при комнатной температуре до года или при ~38°C в течение двух месяцев.
- В опытах на мышах вакцинные формулы, полученные с помощью ИИ‑оптимизации, давали иммунный ответ, сопоставимый с мРНК‑вакциной, похожей на вакцину Moderna; исследование опубликовано в Nature Biotechnology.
- При подтверждении у людей ИИ‑оптимизированные термостойкие LNP могут значительно упростить доставку вакцин и открыть путь к новым форматам доставки (например, трансдермальные пластыри).
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
При подтверждении у людей ИИ‑оптимизированные термостойкие LNP могут значительно упростить доставку вакцин и открыть путь к новым форматам доставки (например, трансдермальные пластыри).