Memajukan Pengiriman Spesifik Seluler: Wawasan Pembelajaran Mesin tentang Desain Nanopartikel Lipid dan Tropisme Seluler

Abstrak
Nanopartikel lipid (LNP) telah memperoleh perhatian signifikan sebagai wahana penghantaran asam nukleat yang efektif. Meskipun berhasil, LNP sebagian besar ditargetkan pada hati yang membatasi aplikasinya yang lebih luas. Untuk memperluas potensi terapeutik LNP, penelitian ini menerapkan pendekatan berbasis data yang menggabungkan desain eksperimen (DoE), penyaringan throughput tinggi (HTS), dan pembelajaran mesin (ML) untuk menyesuaikan formulasi LNP untuk penargetan sel imun yang istimewa. Metodologi ini melibatkan pembuatan 180 formulasi LNP, dengan rasio molar lipid dan kimia lipid yang bervariasi, untuk mengeksplorasi ruang desain yang beragam. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sifat-sifat LNP yang meningkatkan spesifisitas sel imun sekaligus mengurangi penyerapan hepatik. Penyaringan in vitro LNP ini memberikan kumpulan data yang kaya untuk analisis ML, yang mengarah pada identifikasi kandidat yang menjanjikan dengan profil selektivitas sel imun yang lebih baik. Temuan ini divalidasi secara in vivo di mana ditunjukkan bahwa LNP terpilih mencapai ekspresi limpa istimewa dengan pengalihan tropisme LNP yang berhasil di luar sel hepatik. Alur kerja ini menyoroti pentingnya penyesuaian komposisi LNP untuk pengembangan LNP dengan tropisme seluler selektif.