使用机器学习和组合化学加速mRNA传递的可离子化脂质发现
#利用机器学习和组合化学加快mRNA递送的可离子化脂质的发现 研究背景 为了释放信使RNA(mRNA)治疗的全部潜力,扩展脂质纳米颗粒(LNPs)的工具包至关重要。然而,LNPs开发的一个关键瓶颈是识别新的可离子化脂质。已有研究表明,LNPs在将mRNA递送至特定组织或细胞中表现出显著效果。经典的LNPs配方通常由一个离子脂质、胆固醇、辅助脂质和聚乙二醇化脂质(PEG脂质)组成,其中离子脂质在mRNA的加载和逃离内涵体方面起着至关重要的作用。 近年来,LNPs在临床应用方面取得了重大进展。例如,美国食品药品监督管理局(FDA)批准了首个针对遗传性淀粉样变蛋白病的短发夹RNA(siRNA)药物Onpattro,以及Moderna和Pfizer/BioNTech联合开发的两款SARS-CoV-2...