Nature子刊：利用AI加速发现热稳定性mRNA-LNP疫苗

mRNA-脂质纳米颗粒（LNP）的不稳定性，导致其需要超低温储存，这限制了其全球分发以及在先进递送系统中的更广泛应用。固态、无水的制剂可提高热稳定性，并有助于整合到微针贴片等新兴递送方式中。而此前稳定 mRNA-LNP 的研究受限于配方范围狭窄以及低通量筛选方法。

麻省理工学院 Robert Langer、Ana Jaklenec、 Jinbi Tian 等人在 Nature Biotechnology 期刊发表了题为：Accelerated discovery of thermostable mRNA–lipid nanoparticle vaccines using data-efficient AI 的研究论文。

该研究开发了一种 AI 驱动框架——AGENT，将高通量实验与贝叶斯优化相结合，可快速开发出热稳定性、固态的 mRNA-LNP 疫苗。这些制剂在 37°C 下储存两个月后仍保持 100% 的生物活性，能引发与新鲜制备的 mRNA-LNP 疫苗相当的免疫反应，并可在啮齿类动物和非人灵长类动物中通过微针贴片实现无需冷链的递送。

在这项最新研究中，研究团队提出了一种名为“算法指导的脂质纳米颗粒热稳定化实验设计”（Algorithm-Guided Experimental design for lipid Nanoparticle Thermostabilization，简称为 AGENT）的方法，这是一种由人工智能（AI）驱动的框架，结合高通量实验与贝叶斯优化，以识别具有热稳定性的 mRNA-LNP 配方。AGENT 能够从稀疏的实验数据集中提取最大信息，仅用六轮实验（在一个月内完成）即可实现高效的配方优化。

研究团队利用两种具有临床相关性的LNP——分别代表 Moderna（基于 SM-102）和辉瑞-BioNTech（基于 ALC-0315）的 LNP 组成——将其制备为固态制剂，这些制剂在 37°C 下储存超过两个月后仍保持100%的生物活性。

在啮齿类动物和非人灵长类动物模型中，该研究开发的耐热的固态疫苗制剂所诱导的抗原特异性免疫反应，与新鲜制备的可溶性疫苗肌肉注射所引发的免疫反应相当。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-026-03331-w