Ein künstlich-intelligente Plattform namens LUMI-lab, entwickelt von Forschern der Leslie Dan Faculty of Pharmacy der University of Toronto, hat einen entscheidenden Durchbruch bei der Entwicklung neuer mRNA-Liefermaterialien erzielt. Durch die Integration von maschinellem Lernen, aktiver Lernstrategie und robotergestützten Experimenten hat das selbstfahrende Labor (Self-Driving Lab, SDL) eine bisher unbekannte Klasse von Lipiden entdeckt: Bromierte Lipidtail-Strukturen, die die Effizienz der mRNA-Übertragung in menschliche Lungenzellen deutlich steigern. In zehn aktiven Lernzyklen wurden über 1.700 neue Lipidnanopartikel synthetisiert und getestet, wobei bromierte ionisierbare Lipide die besten Ergebnisse zeigten – sogar über den Standard-LNPs der zugelassenen mRNA-Impfstoffe hinaus. Besonders bemerkenswert: Die KI identifizierte die Bromierung als entscheidenden Designfaktor völlig unabhängig von vorherigen Hypothesen. Das System basiert auf einem großen molekularen Grundmodell, das auf mehr als 28 Millionen chemischen Strukturen vortrainiert wurde, um allgemeine chemische Muster zu erkennen. Anschließend wurde es in einem geschlossenen Schleifenprozess mit Robotik kombiniert, um kontinuierlich zu lernen und zu optimieren. Dieser Ansatz ist besonders wertvoll in Bereichen wie mRNA-Therapeutika, wo historische Daten knapp sind. LUMI-lab überwindet diesen Mangel, indem es aus einem breiten chemischen Raum effizient nach optimalen Kandidaten sucht. Die neuen bromierten Lipide, die nur 8 % der eingesetzten Verbindungen ausmachten, stellten über die Hälfte der besten Kandidaten dar. Zudem zeigten sie vergleichbare Sicherheitsprofile wie etablierte klinische Lipide, was ihre Potenzial für zukünftige therapeutische Anwendungen unterstreicht. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Cell veröffentlicht und werden als Meilenstein in der Entwicklung von mRNA-Lieferplattformen angesehen. Professor Bowen Li, GSK-Chair für Pharmazeutik und Wirkstofffreisetzung an der University of Toronto und Wissenschaftler am Princess Margaret Cancer Centre, betont: „Dies ist ein Paradigmenwechsel – die KI entdeckt nicht nur schneller, sondern auch unerwartete, wirksame chemische Strategien, die Menschen möglicherweise nie in Betracht gezogen hätten.“ Nun soll LUMI-lab erweitert werden, um gleichzeitig mehrere klinisch relevante Eigenschaften zu optimieren: nicht nur Wirksamkeit, sondern auch Sicherheit, Verträglichkeit und Gewebe-Spezifität. Dies könnte die Entwicklungszeit für neue mRNA-Therapien drastisch verkürzen und einen breiteren, datengestützten chemischen Raum erschließen. Die Technologie markiert einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der selbstfahrenden Labore und könnte die nächste Generation von mRNA-basierten Medikamenten entscheidend voranbringen.