Saikat Mukherjee na wenzake walitengeneza modeli ya kimakanika ya viwango vingi, iliyothibitishwa kwa majaribio, ili kutabiri ukubwa na mgawanyo wa ukubwa ambao chembechembe za nano za lipidi (lipid nanoparticles, LNP) zinazotumiwa kama vibeba mRNA zitafikia wakati wa utengenezaji. Mbinu hii inaunganisha uundaji wa modeli wa mchanganyiko wenye mtiririko wenye msukosuko wa maji-ethanoli kwa kutumia mienendo ya vimiminika ya kikokotozi (CFD), ufuatiliaji wa unukleishaji na ukuaji wa LNP kwa milinganyo ya usawazishaji wa idadi ya chembe, na ukadiriaji wa vigezo vya kinetiki visivyojulikana dhidi ya migawanyo ya majaribio ya ukubwa wa chembe kwa kutumia mbinu ya Bayesian Markov Chain Monte Carlo. Katika hali zilizotumiwa kubainisha vigezo, wastani wa ulinganifu kati ya modeli na jaribio uliripotiwa kuwa R²=0,975, na katika hali mpya ambazo hazikutumika katika ukadiriaji wa vigezo ulikuwa R²=0,9513. Modeli pia ilionyesha kuwa ukubwa wa LNP kwa ujumla hupungua kadiri kiwango cha jumla cha mtiririko kinavyoongezeka, lakini athari ya uwiano wa mtiririko wa maji/ethanoli hutegemea ubora wa uchanganyaji na joto linalotolewa wakati wa kuchanganya. Hata hivyo, modeli inawakilisha tu chembechembe za nano zenye umbo la duara, unukleishaji na ukuaji; haijumuishi mwingiliano wa lipid-lipid, lipid-mRNA, aglomereshini wala kuvunjika. Kwa hiyo, matokeo yanapaswa kutathminiwa ndani ya mfumo wa formuleringi ya LNP na hali za utengenezaji zilizotumiwa.

Kwa mtazamo wa Uturuki, utafiti huu unatoa mbinu muhimu ya kihandisi kuhusu jinsi modeli za michakato zinazotegemea fizikia, ambazo zinaweza kupunguza idadi ya majaribio katika utengenezaji wa vibeba mRNA na asidi nyingine za nukleiki, zinavyoweza kujengwa. Hata hivyo, utafiti hauna miundombinu ya utengenezaji, formuleringi, mchakato wa udhibiti au data ya mchakato iliyo mahususi kwa Uturuki. Modeli itakayotumika katika mchakato sawa wa utengenezaji nchini Uturuki itahitaji kusawazishwa upya na kuthibitishwa kwa majaribio kwa ajili ya lipidi inayoweza kuionishwa, uwiano wa lipidi, jiometri ya kichanganyaji, hali za mtiririko na mfumo wa vipimo vya uchambuzi unaotumika.

Tatizo kuu la utafiti ni nini?

Ukubwa na mgawanyo wa ukubwa wa chembechembe za nano za lipidi ni miongoni mwa sifa muhimu za ubora za mifumo ya uwasilishaji inayotegemea mRNA. Watafiti wanasisitiza kwamba sifa za kifizikia-kikemia za LNP, kama ukubwa, umbo na chaji ya uso, ni muhimu kwa tabia ya kuvuka vizuizi vya kibayolojia, kuingia ndani ya seli na kufikia tishu lengwa.

Katika utengenezaji wa sasa wa LNP, mkondo wa ethanoli wenye lipidi huchanganywa kwa haraka na mkondo wa maji wenye RNA. Mabadiliko ya mazingira ya kiyeyusho huchochea lipidi kujipanga zenyewe na kuunda chembechembe za nano. Vichanganyaji vya mikrofluidiki na vichanganyaji vya jeti vyenye mtiririko wenye msukosuko vinaweza kutumiwa kwa kusudi hili. Hata hivyo, pengo kuu linalolengwa na utafiti ni ukosefu wa modeli za kimakanika zinazoweza kueleza kutoka katika kanuni za msingi kwa nini LNP hufikia mgawanyo fulani wa ukubwa wakati vigezo vya utengenezaji vinapobadilishwa, na ambazo zinaweza kutumiwa katika udhibiti wa mchakato.

Wazo kuu la mbinu mpya ni nini?

Watafiti waliweka ufanano wa kimakanika kati ya uundaji wa LNP na ukristalishaji kwa antisolvent. Katika ukristalishaji kwa antisolvent, mabadiliko ya mazingira ya kiyeyusho hupunguza mumunyiko na kuchochea supersaturation, unukleishaji na ukuaji. Katika utafiti huu, tabia ya lipidi katika mchanganyiko wa maji-ethanoli pia iliundwa kwa mfumo sawa wa utengano wa awamu na usawazishaji wa idadi ya chembe.

Kielelezo 1 cha chanzo kinaonyesha mbinu hiyo katika hatua tatu. Katika sehemu ya kwanza, lipidi inayoweza kuionishwa, PEG-lipid, lipidi saidizi na kolesteroli ndani ya ethanoli hukutana na RNA katika awamu ya maji ndani ya kichanganyaji cha jeti zinazogongana. Katika sehemu ya pili, utaratibu unaoanzia supersaturation kwenda unukleishaji na baadaye ukuaji wa chembe unaonyeshwa. Katika sehemu ya tatu, mgawanyo wa ukubwa wa chembe uliohesabiwa kwa CFD na usawazishaji wa idadi ya chembe unalinganishwa na mgawanyo wa majaribio, na vigezo vya unukleishaji na ukuaji vinakadiriwa kwa mbinu ya Bayesian.

Je, mRNA halisi ilitumiwa katika majaribio?

Katika uzalishaji wa majaribio, Torula Ambion Yeast RNA iliyosafishwa ilitumiwa, na chanzo kiliifafanua kama mRNA cargo mimic inayofanana na mzigo wa mRNA. Tofauti hii ni muhimu: RNA iliyotumiwa katika mfumo wa majaribio haijawasilishwa kama bidhaa maalum ya mRNA ya tiba.

Formuleringi ya LNP ina lipidi gani?

Mchanganyiko wa jumla wa lipidi uliundwa na vipengele vinne:

• ALC-0315: lipidi inayoweza kuionishwa,
• Kolesteroli,
• DSPC: 1,2-distearoyl-sn-glycero-3-phosphocholine,
• DMG-PEG2000: lipidi yenye PEG.

Uwiano wa moli wa vipengele uliwekwa mtawalia kuwa 50:38,5:10:1,5. Wakati wa kutayarisha suluhisho la akiba, jumla ya 20 mg ya mchanganyiko wa lipidi iliyeyushwa katika 100 mL ya ethanoli, kisha ikapunguzwa mkusanyiko hadi viwango vilivyohitajika na hali za majaribio.

Kwa awamu ya maji, RNA iliandaliwa katika bafa ya sodium acetate ya 100 mM yenye pH 5,5. Majaribio yalifanywa katika 25°C.

Chembe zilitengenezwa na kupimwa vipi?

Suluhisho la lipidi na bafa ya maji yenye RNA ziliunganishwa katika kichanganyaji cha mezani cha aina ya NanoScaler chenye jeti zinazogongana. Chumba cha kuchanganya kilibadilishwa kwa kuongezewa dirisha la kioo linalowezesha ufikiaji wa macho ili modeli za mtiririko wa kikokotozi ziweze kuthibitishwa kwa ubora kwa kutumia rangi za ufuatiliaji.

Migawanyo ya ukubwa wa chembe ilipimwa kwa kifaa cha NanoFlowSizer kwa kutumia mbinu ya dynamic light scattering yenye utatuzi wa anga na katika modi ya utambuzi nyeti kwa awamu. Kwa kila hali ya majaribio, angalau vipimo vitano kamili vya mgawanyo wa ukubwa wa chembe vilifanywa.

Kwa nini modeli inajumuisha tu unukleishaji na ukuaji?

Katika uundaji wa LNP, taratibu kama unukleishaji, ukuaji, aglomereshini na kuvunjika zinaweza kuwa na jukumu. Kwa kuwa watafiti walitathmini muda mfupi wa kukaa kwenye sehemu ya kutoka ya kichanganyaji cha jeti zinazogongana walichotumia, walikubali kwamba unukleishaji na ukuaji ndio hutawala katika kipimo cha muda cha awali, na walitumia taratibu hizi mbili tu katika modeli ya usawazishaji wa idadi ya chembe.

Dhana hii inaweka kikomo wazi kwa wigo wa modeli. Chanzo kinaeleza kwamba aglomereshini inaweza kuwa kubwa zaidi katika muda mrefu; kwa hiyo, modeli ya sasa si modeli ya jumla ya michakato yote ya kuzeeka kwa LNP au uchakataji wa mwisho.

Mlinganyo wa usawazishaji wa idadi ya chembe unaeleza nini?

Mlinganyo wa msingi unaoeleza jinsi mgawanyo wa ukubwa wa LNP unavyobadilika katika nafasi na kwenye mhimili wa ukubwa wa chembe umewekwa katika utafiti kwa namna ifuatayo:

\[ \nabla\cdot(\mathbf{u}f)+\frac{\partial}{\partial r}(Gf) = \nabla\cdot(D_t\nabla f)+B_n \]

Hapa f inawakilisha msongamano wa idadi ya chembe, r ukubwa wa LNP, G kasi ya kinetiki ya ukuaji, B_n kasi ya unukleishaji na D_t usambaaji wenye msukosuko. Mlinganyo unaeleza kwa pamoja, kwa upande mmoja, usafirishaji wa chembe pamoja na uga wa mtiririko na ukuaji wake kwenye mhimili wa ukubwa, na kwa upande mwingine, usambaaji wenye msukosuko na uundaji wa viini vipya.

Unukleishaji unawekwa katika modeli vipi?

Kwa unukleishaji wa homojeni, usemi unaotegemea nadharia ya kawaida ya unukleishaji ulitumiwa:

\[ B_n = A_n \exp\left[ -\frac{16\pi\sigma^3V_m^2} {3(k_BT)^3(\ln S)^2} \right] \delta(r-r_c) \]

A_n ni kipengele cha awali cha unukleishaji kilichokadiriwa kutokana na ulinganisho na migawanyo ya majaribio ya ukubwa wa chembe. σ inawakilisha nishati ya uso wa mpaka, V_m ujazo wa molekuli, k_B konstanti ya Boltzmann, T halijoto, S supersaturation na r_c ukubwa muhimu wa kiini.

Kipengele cha Dirac delta \(\delta(r-r_c)\) kinawakilisha kuongezwa kwa viini vipya kwenye mfumo katika ukubwa muhimu wa chembe ndani ya modeli.

Kasi ya ukuaji wa LNP inafafanuliwaje?

Modeli ya ukuaji inayotegemea ukubwa ni kama ifuatavyo:

\[ G=k_g\,r\,\phi_{Ch}(S-S^*) \]

Hapa k_g ni kigezo cha ukuaji kilichokadiriwa kutoka data za majaribio, r ni ukubwa wa chembe na φ_Ch inawakilisha kipengele cha lipidi kilichoyeyushwa katika mchanganyiko wa maji-ethanoli. Usawaziko wa kujaa katika utafiti:

\[ S^*=\exp\left(\frac{4\sigma V_M}{k_BTr}\right) \]

ulifafanuliwa hivyo. Mojawapo ya urahisishaji muhimu wa modeli ni kuuchukulia mchanganyiko halisi wa lipidi wenye vipengele vinne kama mfumo wenye kipengele kimoja cha lipidi kwa ufanisi.

Kwa nini mumunyiko wa kolesteroli unatumiwa?

Katika modeli, mumunyiko wa kolesteroli katika mchanganyiko wa maji-ethanoli ulitumika kama kiwakilishi cha mumunyiko fanisi wa mchanganyiko wa lipidi. Watafiti wanaeleza hili kwa dhana kwamba, kati ya vipengele vilivyotumiwa, kipengele chenye mumunyiko wa chini zaidi ndicho kinachodhibiti mwanzo wa utengano wa awamu unaotokana na mabadiliko ya kiyeyusho ndani ya mfumo wa modeli ya kipengele kimoja.

Ingawa mbinu hii hurahisisha matumizi ya modeli, pia inaunda dhana muhimu inayotegemea formuleringi. Haiwezi kudhaniwa moja kwa moja kwamba lipidi tofauti zinazoweza kuionishwa au uwiano tofauti wa lipidi zitaonyesha tabia sawa ya mumunyiko fanisi.

Mchanganyiko wa maji na ethanoli unawekwa katika modeli vipi?

Mtiririko wenye msukosuko ulihesabiwa kwa milinganyo ya Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) na modeli ya msukosuko ya RNG k-ε. Kwa kuwa maji na ethanoli hufanya zaidi ya %99 ya sehemu ya moli ya kimiminika ndani ya kichanganyaji, mchanganyiko ulikubaliwa kuwa kimiminika cha Newton.

Kwa mikromiksaj katika kipimo cha sub-grid, mbinu ya probability density function yenye modi zenye kikomo ilitumiwa. Modeli inafafanua mazingira matatu:

1. mazingira ya maji safi,
2. mazingira ya ethanoli safi,
3. mazingira ya mchanganyiko wa maji-ethanoli.

Nambari ya Schmidt ya msukosuko ilitumika kuwa 0,7.

Kwa nini joto linalotokea wakati wa kuchanganya lilijumuishwa katika modeli?

Kuchanganyika kwa maji na ethanoli hakukuchukuliwa kuwa hakubadilishi joto. Watafiti wanaeleza kwamba enthalpi ya kuchanganyika inaweza kusababisha mabadiliko ya halijoto yanayoweza kufikia kiwango cha takribani 10 K, na kwamba mabadiliko haya yanaweza kuathiri mgawanyo wa ukubwa wa LNP kwa kubadilisha mumunyiko wa lipidi.

Athari hii iliongezwa kwenye modeli kupitia mlinganyo wa nishati:

\[ \nabla\cdot(\rho\mathbf{u}E+p\mathbf{u}) = \nabla\cdot(k\nabla T) + \nabla\cdot(\mathbf{u}\tau_{\mathrm{eff}}) + S_h \]

E inawakilisha nishati maalum ya jumla, T halijoto na S_h chanzo cha nishati kinachotokana na joto la kuchanganyika kwa maji-ethanoli. Kwa mujibu wa tafsiri ya watafiti, kuondoa kipengele hiki hufanya iwe vigumu kunasa mienendo sahihi ya ukubwa wa chembe katika baadhi ya hali za uendeshaji.

Vigezo vya modeli vilibainishwaje?

Kipengele cha awali cha unukleishaji A_n na mgawo wa ukuaji k_g vilibainishwa kwa kulinganisha migawanyo ya majaribio na ya kihesabu ya ukubwa wa chembe.

Data zilizopatikana kutoka Hali 1–13 zilitumiwa kwa ukadiriaji wa vigezo. Tofauti kati ya mgawanyo wa majaribio na mgawanyo wa modeli ilielezwa kwa kutumia umbali wa Hellinger, na migawanyo ya posterior ya vigezo ilichukuliwa sampuli kwa algoriti ya adaptive Metropolis-Hastings.

• Idadi ya sampuli za MCMC: 10.000
• Sampuli zilizotupwa katika sehemu ya awali ya burn-in: 2.000
• Nominal A_n: 3,89 × 10²²
• Nominal k_g: 11,4815

Kielelezo 2a kinaonyesha migawanyo binafsi na ya pamoja ya posterior ya vigezo; Kielelezo 2b kinaonyesha ulinganisho wa migawanyo ya majaribio ya ukubwa wa chembe na makadirio ya modeli katika hali nne wakilishi. Maeneo ya kijivu yanawakilisha nafasi ya kujiamini ya %95 ya modeli.

Modeli ilikaribia kiasi gani data za majaribio?

Katika hali zilizotumiwa katika ukadiriaji wa vigezo, kwa kutumia thamani za nominal A_n na k_g, wastani wa R²=0,975 uliripotiwa kwa ulinganifu wa modeli na migawanyo ya majaribio ya ukubwa wa chembe.

Jaribio lenye nguvu zaidi lilifanywa katika hali ambazo hazikutumiwa kubainisha vigezo. Modeli na jaribio zilipolinganishwa kwa Hali 14–26, R²=0,9513 ilipatikana.

Hasa, kiwango cha jumla cha mtiririko cha 20 mL/dakika katika seti ya uthibitishaji ni %25 juu ya thamani ya juu zaidi ya 16 mL/dakika iliyotumiwa katika ukadiriaji wa vigezo. Watafiti wanatafsiri matokeo haya kama ushahidi kwamba modeli iliweza pia kunasa mgawanyo wa ukubwa wa chembe katika hali zilizo nje kidogo ya masafa ya mafunzo/ukadiriaji. Matokeo haya hayamaanishi dhamana ya ekstrapolesheni pana na isiyo na kikomo.

Kiwango cha jumla cha mtiririko kiliathiri vipi ukubwa wa LNP?

Kiwango cha jumla cha mtiririko kilifafanuliwa katika utafiti kama TFR (total flow rate). Sambamba na mwenendo ulioripotiwa katika tafiti za awali za majaribio, katika modeli ya kimakanika ukubwa wa LNP kwa ujumla ulipungua kadiri TFR ilivyoongezeka.

Kulingana na maelezo ya kimakanika ya watafiti, kiwango kikubwa zaidi cha mtiririko huwezesha maji na ethanoli kuchanganyika kwa haraka zaidi. Muda unaopatikana kwa miundo ya lipidi kukua hupungua na chembechembe ndogo zaidi za nano hutokea.

Katika Kielelezo 4, ingawa mwenendo huu unaonekana katika hali zote mbili za FRR 4:1 na 1:1, kupungua kwa ukubwa wa chembe ni dhahiri zaidi katika FRR ya juu.

Ufanisi wa uchanganyaji unabadilika vipi?

Utafiti unawakilisha ubora wa uchanganyaji kwa p₃. TFR ilipopunguzwa kutoka 16 mL/dakika hadi 1 mL/dakika, ilionekana kwamba thamani ya p₃ pia ilipungua na ubora wa uchanganyaji ukadhoofika.

Hoja hii ni muhimu hasa kwa kuongeza kiwango cha uzalishaji na kulinganisha teknolojia tofauti za vichanganyaji: kubadilisha tu uwiano wa mtiririko wa kuingia hakudumishi hali halisi za mikromiksaj ndani ya kichanganyaji.

Kwa nini uwiano wa mtiririko wa maji/ethanoli si kigezo rahisi?

Uwiano wa kiwango cha mtiririko FRR (flow rate ratio) ni uwiano wa kiwango cha mtiririko wa awamu ya maji kwa kiwango cha mtiririko wa awamu ya ethanoli. Katika hali zilizochanganyika vizuri, FRR inapoongezeka mumunyiko wa lipidi hupungua, na modeli katika utafiti ilitoa mwenendo kuelekea ukubwa mdogo wa chembe.

Hata hivyo, katika kiwango cha chini cha jumla cha mtiririko, matokeo huwa magumu zaidi. Wakati TFR=16 mL/dakika, mchanganyiko hufikia kiwango cha p₃≥0,95 takribani 5 mm baada ya sehemu ya mgongano. Katika hali hii iliyochanganyika vizuri, ukubwa wa chembe hupungua kadiri FRR inavyoongezeka.

Wakati TFR=1 mL/dakika, kiwango cha p₃≥0,95 hufikiwa tu katika eneo karibu na sehemu ya kutoka ya kichanganyaji. Kwa sababu ya mikromiksaj dhaifu katika hatua za mwanzo, unukleishaji na ukuaji huendelea kwenye kichanganyaji chote; athari ya joto la kuchanganyika pia huwa dhahiri zaidi. Kwa hiyo, katika viwango vya chini vya mtiririko, kuongeza FRR hakupunguzi ukubwa wa chembe kwa namna ya lazima na ya monotoniki.

Mabadiliko ya halijoto yalikuwa kiasi gani?

Katika hali ya TFR=16 mL/dakika, watafiti waliripoti ongezeko la halijoto la takribani %0,74 kwa FRR=4:1 na takribani %1,57 kwa FRR=1:1 kutoka sehemu ya mgongano hadi sehemu ya kutoka.

Imeelezwa kwamba tofauti hii haitokani tu na kubadilika kwa nishati ya msukosuko kuwa joto, bali pia na joto la kuchanganyika la maji na ethanoli linalotegemea muundo. Matokeo ya modeli yanaonyesha kwamba thermodynamics ya uchanganyaji haiwezi kupuuzwa ndani ya modeli ya utengenezaji wa LNP.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Mbinu ya kimakanika inayounganisha CFD, mikromiksaj, modeli ya joto na milinganyo ya usawazishaji wa idadi ya chembe iliweza kuwakilisha migawanyo ya majaribio ya ukubwa wa LNP kwa thamani za juu za R².
• Katika hali ambazo hazikutumika katika ukadiriaji wa vigezo, R²=0,9513 ilipatikana.
• Hali ya uthibitishaji ya 20 mL/dakika iko %25 juu ya kiwango cha juu zaidi cha mtiririko cha 16 mL/dakika kilichotumiwa kubainisha vigezo vya modeli.
• Kuongezeka kwa kiwango cha jumla cha mtiririko kwa ujumla kulisababisha ukubwa mdogo zaidi wa LNP katika hali zilizochunguzwa.
• Athari ya FRR kwenye ukubwa wa chembe hutegemea ubora wa uchanganyaji; katika viwango vya chini vya mtiririko, tabia rahisi ya monotoniki inaweza kupotea.
• Joto la kuchanganyika kwa maji-ethanoli ni kipengele muhimu cha modeli kwa kueleza mgawanyo wa ukubwa wa chembe unaotabiriwa.

Matokeo ambayo utafiti hauungi mkono au haukupima

• Modeli si modeli ya jumla ya utengenezaji inayofanya kazi bila kalibresheni kwa formuleringi zote za LNP.
• Modeli haihesabu moja kwa moja mwingiliano wa kielektrastatiki wa lipid-lipid na lipid-mRNA.
• Aglomereshini na kuvunjika hazijajumuishwa katika modeli ya sasa ya usawazishaji wa idadi ya chembe.
• Modeli inatabiri tu uundaji wa chembechembe za nano zenye umbo la duara; haielezi maumbo yanayofanana na bleb.
• Zeta potential au ufanisi wa kufungasha haukutabiriwa na modeli hii.
• RNA iliyotumiwa katika majaribio haikutumiwa kwa lengo la kupima utendaji wa kliniki wa bidhaa maalum ya mRNA ya tiba.
• Thamani za juu za R² za modeli si hitimisho kuhusu ufanisi wa kliniki au usalama wa chanjo za mRNA.
• Haijaonyeshwa kwamba utabiri wa kiasi kwa lipidi nyingine zinazoweza kuionishwa kama SM-102 au MC3 ni halali kwa kutumia vigezo vilevile.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Mfumo wa majaribio

Tabaka za modeli ya kikokotozi

1. Modeli ya mtiririko ya RANS: hubainisha mtiririko wenye msukosuko katika kichanganyaji cha jeti zinazogongana.
2. Modeli ya RNG k-ε: huwakilisha vipimo vya msukosuko ambavyo havijatatuliwa.
3. Modeli ya mikromiksaj ya PDF yenye mazingira matatu: hufuatilia mazingira ya maji safi, ethanoli safi na mchanganyiko wa maji-ethanoli.
4. Modeli ya nishati ya joto: hujumuisha joto la kuchanganyika kwa maji-ethanoli na mabadiliko ya halijoto katika hesabu.
5. Modeli ya usawazishaji wa idadi ya chembe: hutabiri mgawanyo wa ukubwa wa chembe kutokana na unukleishaji na ukuaji wa LNP.
6. Bayesian MCMC: hukadiria vigezo vya kinetiki vya unukleishaji na ukuaji kulingana na data za majaribio za PSD.

Ukadiriaji wa vigezo na uthibitishaji

Athari kuu za vigezo vya uendeshaji

Dhana muhimu za modeli

• Mchanganyiko wa kimiminika ulikubaliwa kuwa wa Newton.
• Mchanganyiko wa lipidi uliwekwa katika modeli kama kipengele kimoja fanisi cha lipidi.
• Mumunyiko wa kolesteroli ulitumiwa kama kiwakilishi cha mumunyiko fanisi wa lipidi.
• Unukleishaji na ukuaji pekee ndivyo vilivyowakilishwa ndani ya usawazishaji wa idadi ya chembe.
• Mwingiliano wa chaji kati ya mRNA na lipidi inayoweza kuionishwa ulipuuzwa.
• Mwingiliano wa lipid-lipid ulipuuzwa.
• Modeli inatabiri chembechembe za nano zenye umbo la duara.
• Vigezo vinategemea formuleringi iliyotumiwa.

Maeneo ya maendeleo ya baadaye

Waandishi wanaeleza kwamba kuongezwa kwa mwingiliano wa lipid-lipid na lipid-mRNA kwenye modeli kunaweza kuwa muhimu kwa kueleza chembechembe za nano zenye muundo wa bleb zinazotokea katika hali tofauti za utengenezaji. Kuongeza vipengele vya mwingiliano wa kielektrastatiki kwenye nguvu ya kuendesha ya thermodynamics kunaweza pia kusaidia katika kuunda modeli ya zeta potential na ufanisi wa kufungasha katika siku zijazo.

Imeelezwa wazi kwamba wakati wa kuhamia mifumo tofauti ya lipidi zinazoweza kuionishwa kama SM-102 au MC3, mumunyiko fanisi na vigezo vya kinetiki vinahitaji kusawazishwa upya.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Jina kamili la awali la utafiti: Understanding Size Distributions during Lipid Nanoparticle Manufacturing through Mechanistic Modeling

Waandishi: Saikat Mukherjee; Sunkyu Shin; Cedric Devos; Aniket Udepurkar; Peter Sagmeister; Bernhardt L. Trout; Allan S. Myerson; Richard D. Braatz.

Mpangilio wa waandishi: Mpangilio ulio hapo juu ndio uliochapishwa katika chanzo.

Mchango sawa/mwandishi wa kwanza sawa: Hakuna tamko la mchango sawa katika chanzo.

Waandishi wanaowajibika: Saikat Mukherjee na Richard D. Braatz.

Taasisi: Department of Chemical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts 02139, United States.

DOI:10.1021/acsomega.6c00100

Jarida: ACS Omega.

Juzuu na kurasa: 11, 26901–26908.

Mchapishaji: American Chemical Society.

Aina ya chanzo na hali ya uhakiki: Makala ya utafiti wa uundaji wa modeli wa kikokotozi/kimakanika iliyopitiwa na wataalamu na kuthibitishwa kwa majaribio.

Tarehe ya kupokelewa kwa makala: 5 Januari 2026.

Tarehe ya marekebisho: 5 Aprili 2026.

Tarehe ya kukubaliwa: 6 Aprili 2026.

Tarehe ya kuchapishwa mtandaoni: 27 Aprili 2026.

Kiungo rasmi cha chapisho:Ukurasa wa makala wa ACS Publications

Leseni: Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0).

Ufadhili: U.S. Food and Drug Administration, mpango wa FDA BAA-22-00123, Award Number 75F40122C00200.

Mgongano wa maslahi: Waandishi wanatangaza kwamba hakuna maslahi ya kifedha yenye ushindani.

Upatikanaji wa data: Waandishi wanaeleza kwamba msimbo na data ghafi zilizotumiwa kutengeneza grafu katika makala zinapatikana hadharani katika hifadhi ya MIT GitHub iliyoainishwa katika chanzo.

CRediT/michango ya waandishi: Chanzo kikuu kilichokaguliwa hakina sehemu tofauti ya CRediT au michango binafsi ya waandishi.

Mbinu ya kisayansi na kikomo cha tafsiri

Utafiti si simuleringi ya CFD pekee. Vigezo vya modeli vilikadiriwa kulingana na migawanyo ya ukubwa wa chembe iliyopatikana kutoka majaribio halisi ya utengenezaji wa LNP, na kisha modeli ikathibitishwa dhidi ya hali mpya za majaribio ambazo hazikutumiwa katika ukadiriaji wa vigezo. Hata hivyo, thamani za juu za R² zinaonyesha mafanikio ya modeli katika kutabiri PSD ndani ya nafasi ya majaribio na formuleringi iliyotumiwa; hazionyeshi ufanisi wa kliniki, usambazaji wa kibayolojia au utendaji wa tiba ya mRNA.

Modeli ya usawazishaji wa idadi ya chembe inalenga unukleishaji na ukuaji kwa sababu ya muda mfupi wa kukaa. Aglomereshini, kuvunjika, mwingiliano wa lipid-lipid na mwingiliano wa kielektrastatiki wa mRNA na lipidi inayoweza kuionishwa viko nje ya wigo. Mumunyiko wa kolesteroli ulitumika kama kiwakilishi cha mumunyiko fanisi wa mchanganyiko mzima wa lipidi. Kwa hiyo, uhamisho wa kiasi kwenda kwenye formuleringi nyingine za LNP unahitaji kalibresheni mpya ya vigezo.

Katika sehemu ya majadiliano ya chanzo kuhusu halijoto na unukleishaji, kuna kauli kuhusu athari ya supersaturation inayopungua kadiri halijoto inavyoongezeka juu ya unukleishaji ambazo si rahisi kupatanishwa zenyewe. Maandishi haya ya Verianla hayajasahihisha hoja hiyo kimya kimya na hayajafanya mwelekeo wa kimakanika kuwa wa uhakika zaidi kuliko ulivyoelezwa katika chanzo.

Maudhui ya kisayansi yanategemea makala ya utafiti iliyopakiwa. Vyanzo vya nje vilitumiwa tu kwa uthibitishaji wa kibibliografia wa DOI, hali ya jarida kuwa limepitiwa na wataalamu na utambulisho rasmi wa chapisho; hakuna matokeo mapya ya majaribio ya LNP, utendaji wa modeli au matokeo ya kliniki yaliyoongezwa kutoka nje.