ИИ разработал наночастицы для улучшения доставки лекарств

Биомедицинские инженеры из Университета Дьюка создали платформу, которая сочетает автоматизированные лабораторные методики с искусственным интеллектом (ИИ) для проектирования наночастиц, предназначенных для доставки лекарств. Этот подход может помочь исследователям более эффективно доставлять трудноинкапсулируемые терапевтические средства.

В качестве доказательства концепции команда использовала платформу для создания наночастиц, способных доставлять сложную для инкапсуляции терапию против лейкемии, и оптимизировала дизайн вторых противораковых наночастиц. Исследование опубликовано в журнале ACS Nano.

Как отметил аспирант Цзилу Чжан из лаборатории доцента Даниэля Рекера, существующие ИИ-платформы часто ограничены: они могут работать либо с рецептурой, либо с количеством ингредиентов, но не с тем и другим одновременно. Это снижает их общую эффективность.

ИИ может помочь нам определить перспективные молекулы для доставки, но если не смешать их с лекарством в определенном соотношении, стабильная наночастица не образуется, — сказал Рекер. — Если мы сможем определить оптимальные пропорции смеси, то сможем формировать частицы и поддерживать их стабильность.

Чтобы решить эти проблемы, Рекер и Чжан разработали новую платформу TuNa-AI. С помощью автоматизированной системы для работы с жидкостями команда создала набор данных из 1275 различных формуляров, состоящих из терапевтических молекул и вспомогательных веществ (экcipients).

Используя робототехнику, мы смогли очень систематично комбинировать множество различных ингредиентов во многих разных рецептах, — пояснил Чжан. — Наша модель ИИ смогла проанализировать эти данные о том, как разные материалы работают в различных условиях, и экстраполировать эти знания для выбора оптимизированной наночастицы.

Команда обнаружила, что их модель TuNa-AI привела к увеличению успешного формирования наночастиц на 42,9% по сравнению со стандартными подходами. В одном случае платформа успешно создала наночастицу, которая эффективнее инкапсулировала препарат венетоклакс, используемый для лечения лейкемии. Эти наночастицы показали улучшенную растворимость и более эффективно останавливали рост клеток лейкемии в лаборатории.

В другом примере ИИ-платформа позволила на 75% сократить использование потенциально канцерогенного вспомогательного вещества в формуле другого химиотерапевтического препарата, сохранив его эффективность и улучшив биораспределение в моделях на мышах.

Мы показали, что TuNa-AI можно использовать не только для идентификации новых наночастиц, но и для оптимизации существующих материалов, чтобы сделать их безопаснее, — сказал Чжан.

Исследователи планируют расширить платформу для работы с другими типами биоматериалов и активно сотрудничают с коллегами для улучшения доставки лекарств при трудно поддающихся лечению заболеваниях.