Pesquisadores do MIT desenvolveram um novo método para projetar nanopartículas capazes de entregar vacinas e terapias de RNA de forma mais eficiente. A equipe usou inteligência artificial (IA) para analisar milhares de partículas já existentes e prever combinações de materiais que podem oferecer melhores resultados.
A tecnologia também permitiu identificar partículas adequadas para diferentes tipos de células e encontrar formas de incluir novos materiais em sua composição. Segundo o professor associado Giovanni Traverso, responsável pelo estudo, a aplicação do aprendizado de máquina pode acelerar a descoberta de formulações ideais de nanopartículas lipídicas, permitindo que o processo ocorra muito mais rápido que antes.
Potencial para acelerar vacinas e terapias
O avanço pode agilizar o desenvolvimento de novas vacinas de RNA, como as usadas contra a Covid-19, e também de terapias voltadas para obesidade, diabetes e outros distúrbios metabólicos. O estudo, publicado na revista Nature Nanotechnology, foi liderado por Alvin Chan, da Nanyang Technological University, e Ameya Kirtane, da Universidade de Minnesota, ambos ex-pesquisadores de pós-doutorado do MIT.
As vacinas de RNA geralmente são embaladas em nanopartículas lipídicas (LNPs, na sigla em inglês), que protegem o material genético e facilitam sua entrada nas células. Melhorar essa entrega pode aumentar a eficácia dos imunizantes e facilitar a criação de terapias que façam o organismo produzir proteínas com potencial terapêutico.
Modelo COMET: inspirado em IA de linguagem
O grupo do MIT desenvolveu o COMET, um modelo de aprendizado de máquina inspirado em arquiteturas de transformadores, usadas em sistemas como o ChatGPT. Enquanto modelos tradicionais de descoberta de medicamentos focam em otimizar um único composto, o COMET é capaz de entender como diferentes componentes químicos interagem em uma nanopartícula para influenciar seu desempenho.
Para treinar o sistema, os cientistas criaram uma biblioteca com cerca de 3 mil formulações de LNPs, testando a eficiência de entrega de cada uma em laboratório. Após o treinamento, o modelo previu novas combinações mais eficazes, que foram testadas com sucesso em células de pele de camundongos cultivadas em laboratório, superando inclusive formulações comerciais.
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Novos materiais e aplicações
Os pesquisadores também exploraram a adição de um quinto componente às LNPs: um tipo de polímero chamado PBAE (branched poly beta amino esters), já conhecido por entregar ácidos nucleicos de forma eficiente. Foram criadas 300 formulações com o novo material, usadas para treinar o modelo, que conseguiu prever combinações ainda melhores.
Outra frente de pesquisa foi identificar quais LNPs funcionam melhor em diferentes tipos de células, como as Caco-2, derivadas de câncer colorretal. O COMET também foi usado para prever partículas mais resistentes ao processo de liofilização, que prolonga a vida útil de medicamentos.
Traverso afirma que a ferramenta pode ser adaptada a diferentes questões, permitindo experimentos mais focados e com resultados úteis em múltiplos contextos. A equipe já trabalha para aplicar algumas dessas partículas em tratamentos para diabetes e obesidade, incluindo terapias semelhantes aos efeitos do medicamento Ozempic.
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