AI算法优化脂质配方，RNA疫苗实现常温稳定储存

麻省理工学院研究团队近日在《自然·生物技术》期刊发表突破性成果，成功利用人工智能算法破解mRNA疫苗需超低温储存的行业难题。该团队由科赫综合癌症研究所安娜·雅克莱内茨与罗伯特·兰格教授领衔，联合计算机科学实验室研究人员，开发出可基于小规模数据集快速预测配方最优解的机器学习模型。传统脂质纳米颗粒递送系统依赖繁杂的试错实验，而该算法精准筛选并优化了多项美国食品药品监督管理局已批准的辅料配比，使研发周期大幅缩短。实验表明，经算法优化的载体赋予疫苗卓越的耐热性：其制剂在室温下可稳定保存一年，或在三十七点八摄氏度条件下存放两个月后，仍能激发与商业疫苗等效的小鼠免疫应答。此外，该配方成功适配固态微针贴片等新型给药平台，并展现出对同类脂质纳米颗粒体系的普适性。此项技术有望彻底打破mRNA疗法的冷链物流壁垒，显著拓展其在全球医疗资源匮乏地区的应用范围，并为新一代控释药物递送系统的开发提供全新路径。