мРНК-вакцина без морозильника: ИИ помог сохранить её при 37 °C два месяца

Исследователи MIT изменили не саму мРНК, а её окружение — и получили сухую формулу, способную переносить тепло

Во время пандемии COVID-19 мир увидел необычный логистический парадокс. Вакцину можно было разработать за рекордно короткий срок, произвести миллионами доз — а затем столкнуться с гораздо более прозаической проблемой: как доставить её туда, где нет подходящего морозильника.

Причина кроется в самой технологии. Матричная РНК, или мРНК, — сравнительно хрупкая молекула. В вакцине она несёт клеткам временную инструкцию по производству антигена, на который затем учится реагировать иммунная система.

Чтобы эта инструкция не разрушилась слишком быстро и смогла попасть внутрь клеток, мРНК упаковывают в липидные наночастицы — крошечные структуры из жировых молекул. Именно эта комбинация мРНК и липидов стала одной из технологических основ вакцин против COVID-19.

Но упаковка решает не все проблемы. Такие системы чувствительны к условиям хранения, поэтому для различных мРНК-препаратов требуется холодовая цепь.

Команда Массачусетского технологического института (MIT) решила попробовать изменить не саму мРНК и не принцип работы вакцины, а среду, в которой липидные наночастицы переживают хранение.

Самая трудная часть оказалась не внутри вакцины, а вокруг неё

Для стабилизации лекарственных препаратов используют вспомогательные вещества — эксципиенты. Это могут быть сахара, соли, полимеры и другие соединения, которые сами не являются действующим веществом, но помогают препарату сохранять необходимые свойства.

На первый взгляд задача кажется простой: добавить подходящий стабилизатор.

На практике вариантов быстро становится слишком много.

Даже если выбрать всего несколько веществ, необходимо определить не только их состав, но и соотношения. Одно соединение может хорошо работать отдельно, но плохо — в смеси. Изменение концентрации одного компонента способно изменить поведение остальных.

Исследователи MIT уже создавали термостойкие липидные наночастицы с использованием полимерных стабилизаторов. Однако эти частицы отличались от клинически применявшихся составов, лежащих в основе вакцин Moderna и Pfizer-BioNTech.

На этот раз задача была сложнее: повысить устойчивость систем, максимально близких к уже известным клиническим липидным наночастицам.

Обычный перебор комбинаций оказался недостаточно эффективным.

Именно здесь появился алгоритм.

ИИ не изобрёл вакцину — он подсказал, какие эксперименты проводить

В этой работе искусственный интеллект выполнял гораздо более конкретную функцию, чем может показаться из выражения «ИИ создал вакцину».

Сначала исследователи изучили почти 50 вспомогательных веществ, уже имеющих регуляторно приемлемый статус, и экспериментально оценили, насколько хорошо каждое из них помогает сохранять активность мРНК в составе липидных наночастиц.

Для первоначального тестирования использовали мРНК, кодирующую люциферазу светлячка. Это белок, который позволяет клеткам испускать измеряемый свет.

Логика эксперимента проста: если после хранения мРНК остаётся функциональной и успешно доставляется в клетку, клетка производит люциферазу — и появляется световой сигнал. Чем лучше сохранилась способность системы доставлять работающую мРНК, тем легче это обнаружить.

Из почти 50 кандидатов исследователи отобрали пять наиболее перспективных вспомогательных веществ.

А дальше возникла задача поиска их оптимального сочетания.

Почему пять компонентов уже создают огромную проблему перебора

Представьте пять регуляторов громкости. Каждый можно установить на множество уровней, но итоговый результат определяется не каждым регулятором отдельно, а их комбинацией.

Именно с такой задачей сталкивается разработчик лекарственной формулы.

Проверять все возможные варианты экспериментально долго и дорого. Кроме того, в биомедицинских исследованиях часто невозможно получить тысячи или миллионы наблюдений, которыми обычно обучают современные модели искусственного интеллекта.

Поэтому исследователи использовали подход, специально рассчитанный на небольшие массивы данных. Разработанная система получила название AGENT — Algorithm-Guided Experimental design for lipid Nanoparticle Thermostabilization.

В основе подхода лежала байесовская оптимизация. Если упростить, алгоритм не пытался сразу «угадать идеальную формулу». Он выбирал следующие наиболее информативные варианты для эксперимента на основании уже полученных результатов.

Исследователи проверяли предложенные составы, возвращали результаты алгоритму, и тот корректировал следующие предложения.

Получился замкнутый цикл: эксперимент → данные → прогноз → новый эксперимент → новые данные.

Вместо огромного перебора химического пространства система постепенно двигалась туда, где вероятность найти подходящую формулу была выше.

Оптимизация заняла шесть итераций и около месяца.

Это и есть один из наиболее интересных результатов работы: ИИ здесь ускорял не биологию вакцины, а процесс принятия экспериментальных решений.

Настоящий прорыв произошёл после удаления воды

После выбора состава исследователи сделали ещё один принципиально важный шаг — перевели систему в сухое состояние с помощью вакуумного высушивания.

Это существенно меняет условия хранения.

В жидкой среде молекулы остаются подвижными, продолжаются химические реакции и процессы деградации. Удаление воды способно резко замедлить многие из них. Но просто высушить сложную мРНК-липидную систему недостаточно: во время удаления воды сама структура наночастиц может повреждаться.

Поэтому задача стабилизаторов — помочь системе пережить и высушивание, и последующее хранение, а затем сохранить способность работать после восстановления или введения.

Именно комбинация правильно подобранных эксципиентов и перехода в твёрдое состояние дала наиболее впечатляющий результат.

Формулы сохраняли биологическую активность после хранения при 37 °C более двух месяцев.

При комнатной температуре стабильность сохранялась до года.

Главный результат — не температура, а то, что произошло после хранения

Сам по себе факт, что частица физически сохранилась при 37 °C, ещё ничего не говорит о работоспособности вакцины.

Важно другое: способна ли находившаяся в ней мРНК после такого хранения выполнить свою функцию и вызвать иммунный ответ.

Для проверки исследователи упаковали в термостойкие частицы мРНК, кодирующую антиген SARS-CoV-2.

После длительного хранения препарат вводили животным.

У мышей сформировался иммунный ответ, сопоставимый с ответом на свежеприготовленную мРНК-вакцину с липидными наночастицами, близкими к исходному составу Moderna.

В опубликованной в Nature Biotechnology работе авторы также сообщают о проверках термостабильных формул на грызунах и нечеловекообразных приматах. Полученные антиген-специфические иммунные ответы не уступали ответам после внутримышечного введения свежеприготовленных растворимых вакцинных формул.

Это гораздо более содержательный критерий стабильности, чем просто сохранение внешнего вида препарата: после теплового хранения система должна по-прежнему доставить мРНК клеткам, обеспечить синтез антигена и запустить иммунную реакцию.

Один и тот же принцип сработал и для частиц типа Pfizer

Исследователи начали с липидных наночастиц на основе SM-102 — ионизируемого липида, используемого в вакцинной платформе Moderna.

Но затем проверили, можно ли перенести подход на другую систему.

Алгоритм помог подобрать термостойкую композицию и для наночастиц на основе ALC-0315 — липида, связанного с платформой Pfizer-BioNTech.

При этом понадобилось другое соотношение вспомогательных веществ.

И здесь появляется важный научный вывод.

Исследователи не нашли один универсальный «порошок стабильности», который достаточно добавить к любой мРНК-вакцине. Они разработали метод поиска состава под конкретную систему липидных наночастиц.

То есть ценность работы заключается не только в найденной формуле, но и в способе её находить.

Пластырь вместо шприца становится немного менее фантастическим

Термостабильность открывает ещё одну возможность.

Команда использовала новую формулу для создания микроигольных пластырей с мРНК-антигеном SARS-CoV-2.

Такой пластырь содержит множество микроскопических игл. После контакта с кожей они доставляют содержимое в поверхностные ткани и растворяются.

В экспериментах микроигольная система вызывала иммунный ответ, сопоставимый с инъекционными мРНК-вакцинами.

Это пока экспериментальная технология, а не готовая замена обычной вакцинации. Но здесь хорошо видно, почему термостабильность важна не только для холодильников.

Жидкая и температурно чувствительная формула ограничивает способы доставки препарата. Стабильная твёрдая форма позволяет проектировать совершенно другие лекарственные системы — в том числе пластыри.

Холодовая цепь — это часть технологии вакцины, которую пациент обычно не видит

Когда человек получает прививку, он видит флакон, шприц и медицинского работника. За ними скрывается огромная инфраструктура.

Вакцину нужно произвести, упаковать, перевезти, хранить на складе, доставить в клинику и сохранить до момента использования — всё это в установленном температурном диапазоне.

Каждое звено требует оборудования, электричества, контроля температуры и организации поставок.

В странах с развитой медицинской инфраструктурой это прежде всего вопрос стоимости и сложности. В регионах с нестабильным электроснабжением или удалёнными населёнными пунктами холодовая цепь может становиться реальным ограничением доступа.

Поэтому вакцина, способная месяцами переносить высокую температуру, потенциально меняет не только фармацевтическую технологию, но и географию её применения.

Но морозильники пока рано выбрасывать

Результат исследования впечатляет, но между экспериментальной формулой и массовым препаратом остаётся большая дистанция.

Работа не означает, что существующие зарегистрированные мРНК-вакцины Moderna или Pfizer-BioNTech теперь можно хранить год при комнатной температуре. Исследователи работали с экспериментальными формулами, основанными на сходных липидных системах.

Необходимо подтвердить воспроизводимость производства, стабильность больших партий, характеристики препарата в течение всего срока хранения и безопасность компонентов в соответствующих дозах.

Для конкретного медицинского продукта потребуется полноценная регуляторная оценка.

Есть и ещё одно ограничение: термостойкость оболочки не автоматически гарантирует одинаковую стабильность любой будущей мРНК-конструкции. Авторы предполагают, что после оптимизации конкретной липидной платформы её можно адаптировать под разные мРНК-нагрузки, но это необходимо подтверждать для реальных препаратов.

Поэтому правильная интерпретация исследования — не «мРНК-вакцинам больше не нужны холодильники».

Точнее сказать: исследователи показали экспериментальный путь, который потенциально позволяет существенно ослабить одно из главных логистических ограничений мРНК-технологии.

Возможно, самое важное в этой работе вообще не вакцина

Метод создавался для мРНК-вакцин, но задача стабилизации лекарственных форм гораздо шире.

МРНК уже рассматривается не только как технология профилактических вакцин. На её основе разрабатывают терапевтические вакцины против рака и другие способы временно заставить клетки производить необходимые белки.

Кроме того, принцип алгоритмического поиска состава можно применять к системам контролируемого высвобождения и другим лекарственным платформам, которым необходимо существовать в твёрдом состоянии или переносить повышенную температуру.

Именно поэтому наиболее интересная часть исследования может оказаться методологической.

Алгоритм не заменил фармацевтического исследователя и не «придумал лекарство». Он помог выбрать значительно более информативную последовательность экспериментов в пространстве, которое слишком велико для удобного ручного перебора.

Если такой подход окажется воспроизводимым и в других задачах разработки лекарственных форм, машинное обучение сможет экономить прежде всего самый дорогой ресурс лаборатории — экспериментальное время.