ИИ помог создать более эффективные наночастицы для доставки РНК-вакцин

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) применили искусственный интеллект для разработки новых наночастиц, способных более эффективно доставлять РНК-вакцины и другие виды РНК-терапии.

Обучив модель машинного обучения анализировать тысячи существующих частиц для доставки препаратов, учёные использовали её для предсказания новых материалов с улучшенными характеристиками. Модель также помогла определить частицы, эффективные для разных типов клеток, и найти способы включения новых материалов в их состав.

«Мы применили инструменты машинного обучения, чтобы ускорить поиск оптимальных комбинаций компонентов в липидных наночастицах. Это позволяет быстрее адаптировать их для разных типов клеток или включать новые материалы», — поясняет Джованни Траверсо, доцент MIT и старший автор исследования.

Этот подход может значительно ускорить разработку новых РНК-вакцин, а также методов лечения ожирения, диабета и других метаболических нарушений.

Как работает модель

РНК-вакцины, такие как вакцины от SARS-CoV-2, обычно упакованы в липидные наночастицы (LNP), которые защищают мРНК от разрушения в организме и помогают ей проникать в клетки. Создание более эффективных частиц позволит улучшить не только вакцины, но и методы генной терапии.

Для обучения модели исследователи создали библиотеку из 3000 различных составов LNP, протестировали их эффективность и загрузили данные в нейросеть COMET, основанную на архитектуре трансформеров (как в ChatGPT). Модель успешно предсказала новые составы, которые оказались эффективнее коммерческих аналогов.

Перспективы технологии

Модель также адаптировали для работы с дополнительными компонентами, такими как полимеры PBAE, и для разных типов клеток, включая клетки рака толстой кишки. Кроме того, ИИ помог определить составы, устойчивые к лиофилизации (сушке замораживанием), что важно для увеличения срока годности препаратов.

«Этот инструмент позволяет ускорять разработку в самых разных направлениях», — отмечает Траверсо.

Сейчас команда работает над применением этих наночастиц в терапии диабета и ожирения, включая аналоги препаратов типа Ozempic (агонисты GLP-1).

Подробнее: Designing lipid nanoparticles using a transformer-based neural network, Nature Nanotechnology (2025). DOI: 10.1038/s41565-025-01975-4

Источник: Massachusetts Institute of Technology