Neue machine-learning-Technik schnell analysiert nanomedicines für die Immuntherapie bei Krebs: neuer Ansatz hilft den Wissenschaftlern bei der Optimierung von SNAs als therapeutische Impfstoffe zur Behandlung von Krebs

Mit Ihrer Fähigkeit, zu behandeln eine große Vielzahl von Krankheiten, kugelförmige Nukleinsäuren (SNAs) sind bereit, um zu revolutionieren die Medizin. Aber bevor diese Digital entworfen, Nanostrukturen, die Ihr Potenzial voll ausschöpfen können, brauchen die Forscher die Optimierung Ihrer verschiedenen Komponenten.

Eine der Northwestern University team unter der Leitung von Nanotechnologie-Pionier Chad A. Mirkin entwickelt hat, eine direkte route zu optimieren, um diese anspruchsvollen Partikel, bringen Sie einen Schritt näher an immer eine praktikable Behandlungsoption für viele Formen von Krebs, genetische Erkrankungen, neurologische Erkrankungen und vieles mehr.

„Spherical nucleic acids bieten eine spannende neue Klasse von Arzneimitteln, die bereits in fünf menschlichen klinischen Studien für die Behandlung von Krankheiten, einschließlich Glioblastom (die häufigste und tödliche form von Hirntumor) und psoriasis“, sagte Mirkin, der Erfinder des SNAs und George B. Rathmann Professor von Chemie im Nordwesten der Weinberg-College von Künsten und Wissenschaften.

Eine neue Studie, veröffentlicht in dieser Woche in der Natur Biomedical Engineering details, die der Optimierung der Methode, die verwendet eine Bibliothek Ansatz und machine learning, um schnell synthetisieren, Messen und analysieren die Aktivitäten und Eigenschaften von SNA-Strukturen. Der Prozess, die gescreent mehr als 1.000 Strukturen zu einer Zeit, wurde unterstützt durch SAMDI-MS-Technologie, entwickelt von der Studie co-Autor Milan Mrksich, Henry Wade Rogers, Professor für Biomedical Engineering der Northwestern McCormick School of Engineering und Direktor des Zentrums für Synthetische Biologie.

Erfunden und entwickelt an der Northwestern University, SNAs sind Nanostrukturen, bestehend aus ball-ähnliche Formen von DNA und RNA angeordnet auf der Oberfläche der Nanopartikel erreicht. Forscher können Digital design SNAs um genau zu sein, personalisierte Behandlungen, shut off Gene und die zellulären Aktivitäten und mehr vor kurzem, als Impfstoffe stimulieren das körpereigene Immunsystem zur Behandlung von Krankheiten, einschließlich bestimmter Formen von Krebs.

SNAs schwierig gewesen, zu optimieren, weil Ihre Strukturen-einschließlich der Partikelgröße und-Zusammensetzung DNA-Sequenz und die Einbeziehung von anderen molekularen Komponenten — kann variieren in vielerlei Hinsicht beeinflussen oder die Verbesserung Ihrer Wirksamkeit bei der Auslösung einer Immunantwort. Dieser Ansatz zeigte, dass die variation in der Struktur führt zu biologischen Aktivitäten zeigen, dass nicht-offensichtliche und voneinander abhängige Beiträge an die Wirksamkeit von SNAs. Da diese Beziehungen wurden nicht vorhergesagt, Sie würde wahrscheinlich haben unbemerkt in einer typischen Studie von einer kleinen Gruppe von Strukturen.

Zum Beispiel, die Fähigkeit, eine Immunantwort stimulieren können, hängt von Nanopartikel-Größe, die Zusammensetzung und/oder, wie DNA-Moleküle orientiert sind, auf die Nanopartikel-Oberfläche.

„Mit diesen neuen Informationen, können die Forscher der Rang der strukturellen Variablen in der Reihenfolge Ihrer Bedeutung und Wirksamkeit, und helfen festzustellen, design-Regeln für SNA Wirksamkeit“, sagte Andrew Lee, assistant professor der chemischen und biologischen Technik in der McCormick School of Engineering und Studie co-Autor.

„Diese Studie zeigt, dass wir auf die Komplexität der SNA-design-Raum, der es uns ermöglicht, konzentrieren sich auf und nutzen die vielversprechendsten strukturellen Merkmale des SNAs, und letztlich zu entwickeln, die mächtige Krebs-Behandlungen“, sagte Mirkin, der auch Direktor des Internationalen Instituts für Nanotechnologie.

Die Natur Biomedizinische Technik Papier mit dem Titel „Umgang mit der Nanomedizin Komplexität mit Neuartigen High-Throughput-Screening und maschinelles Lernen.“ Andere Mitverfasser sind Neda Bagheri, Gokay Yamankurt, Eric J. Berns und Albert Xue, der Northwestern University.