L'IA stabilise les vaccins à ARN contre la chaleur

Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont mis au point une nouvelle formulation permettant aux vaccins à ARNm de résister à des températures élevées, contournant ainsi l'une de leurs plus grandes limitations logistiques. Ces vaccins, dont l'efficacité contre la COVID-19 est avérée, nécessitent généralement une chaîne du froid ultrarigoureuse, les obligeant à être conservés entre moins vingt degrés et moins quatre-vingts degrés Celsius. Cette contrainte complique leur distribution dans les régions dépourvues d'installations de stockage cryogénique et freine le développement de nouveaux modes d'administration, comme les patchs à micro-aiguilles. Pour résoudre ce problème, l'équipe dirigée par Ana Jaklenec et Robert Langer a collaboré avec le laboratoire CSAIL du MIT pour intégrer un algorithme d'intelligence artificielle dans le processus de formulation. Les vaccins à ARNm sont encapsulés dans des nanoparticules lipidiques qui protègent la molécule d'ARN, naturellement fragile. L'objectif était de modifier la composition de ces nanoparticules, en particulier le dosage d'excipients stabilisants, sans altérer leur efficacité biologique. L'algorithme a permis d'analyser rapidement plusieurs dizaines d'excipients déjà approuvés par la FDA et de prédire les combinaisons optimales grâce à de petits ensembles de données expérimentales. Cette approche a considérablement réduit le nombre d'essais nécessaires et accéléré l'identification de la formulation idéale. Les résultats obtenus sont prometteurs. Les chercheurs ont démontré que la nouvelle formulation maintient la stabilité de l'ARN pendant jusqu'à un an à température ambiante ou deux mois à trente-huit degrés Celsius. Des tests sur des souris ont confirmé que les vaccins ainsi stabilisés, même après de longues périodes de stockage, induisent une réponse immunitaire identique à celle des formulations classiques. Par ailleurs, la technologie a été adaptée pour intégrer le vaccin dans des patchs cutanés à micro-aiguilles, offrant une alternative potentielle aux injections. Publiée dans la revue Nature Biotechnology, cette recherche marque une étape importante pour les vaccins à ARNm et les thérapies géniques en développement. La méthode d'optimisation par intelligence artificielle est conçue pour être réutilisable et a déjà été appliquée avec succès à des nanoparticules similaires à celles utilisées par Pfizer. Une fois la formulation stabilisée pour un type de vecteur donné, elle peut être transposée à n'importe quel message ARN cible. Cette avancée devrait faciliter l'expansion mondiale des vaccins, réduire les coûts logistiques et accélérer le déploiement de nouvelles plateformes thérapeutiques nécessitant une grande stabilité thermique.