Nature communications · 2024
Artificial intelligence-driven rational design of ionizable lipids for mRNA delivery.
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Wang Wei, Chen Kepan, Jiang Ting, Wu Yiyang, Wu Zheng, Ying Hang, Yu Hang, Lu Jing, Lin Jinzhong, Ouyang Defang
Аннотация
Lipid nanoparticles (LNPs) have proven effective in mRNA delivery, as evidenced by COVID-19 vaccines. Its key ingredient, ionizable lipids, is traditionally optimized by inefficient and costly experimental screening. This study leverages artificial intelligence (AI) and virtual screening to facilitate the rational design of ionizable lipids by predicting two key properties of LNPs, apparent pKa and mRNA delivery efficiency. Nearly 20 million ionizable lipids were evaluated through two iterations of AI-driven generation and screening, yielding three and six new molecules, respectively. In mouse test validation, one lipid from the initial iteration, featuring a benzene ring, demonstrated performance comparable to the control DLin-MC3-DMA (MC3). Notably, all six lipids from the second iteration equaled or outperformed MC3, with one exhibiting efficacy akin to a superior control lipid SM-102. Furthermore, the AI model is interpretable in structure-activity relationships.