ДНК-нанотехнология в 1 миллион раз ускорит разработки фармпродуктов при минимальных затратах
Новый инструмент ускоряет разработку вакцин и других фармацевтических продуктов более, чем в 1 миллион раз при минимальных затратах. В поисках фармацевтических агентов, таких как новые вакцины, промышленность будет регулярно сканировать тысячи родственных молекул-кандидатов. Новая технология позволяет это делать в наномасштабе, сводя к минимуму использование материалов и энергии. Работа опубликована в журнале Nature Chemistry.
На площади меньше булавочной головки можно синтезировать и анализировать более 40 000 молекул. Этот метод, разработанный в Дании благодаря междисциплинарным исследованиям, обещает резко сократить количество материалов, энергии и экономических затрат для фармацевтических компаний.
Метод работает с использованием мыльных пузырей в качестве наноконтейнеров. Благодаря нанотехнологии ДНК в контейнерах можно смешивать несколько ингредиентов.
«Объемы настолько малы, что количество расходуемого материала можно сравнить с использованием одного литра воды и одного килограмма материала вместо всех объемов воды во всех океанах для тестирования материала, соответствующего всей массе горы Эверест. Беспрецедентная экономия усилий, материалов, рабочей силы и энергии», — считает руководитель группы и исследования Никос Хацакис, профессор кафедры химии Копенгагенского университета.
«Бесконечная экономия времени, энергии и рабочей силы будет иметь принципиальное значение для любой разработки синтеза и оценки фармацевтических препаратов», — говорит доктор философии Метте Г. Малле, ведущий автор статьи и в настоящее время научный сотрудник Гарвардского университета, США.
Результаты всего за 7 минут
Работа была проведена в сотрудничестве между Hatzakis Group, Университет Копенгагена, и доцентом Стефаном Фогелем, Университет Южной Дании. Проект поддержан грантом Центра передового опыта Фонда Виллум. Полученное решение получило название «комбинаторное слияние липидных наноконтейнеров с одной частицей, основанное на слиянии, опосредованном ДНК» — сокращенно SPARCLD.
Прорыв включает в себя интеграцию элементов из обычно довольно далеких дисциплин: синтетической биохимии, нанотехнологий, синтеза ДНК, комбинированной химии и даже машинного обучения, которое является дисциплиной ИИ (искусственного интеллекта).
«Ни один элемент в нашем решении не является полностью новым, но никогда еще они не сочетались так органично», — объясняет Никос Хацакис.
Метод дает результаты всего за семь минут.
«То, что у нас есть, очень близко к считыванию в реальном времени. Это означает, что можно постоянно модерировать настройку на основе показаний, добавляя значительную дополнительную информацию. Мы ожидаем, что именно это станет ключевым фактором для отрасли, желающей внедрить решение задачи», — говорит Метте Г. Малле.
«Приходилось держать все в тайне»
Отдельные исследователи в проекте сотрудничают с несколькими отраслевыми компаниями, но они не знают, какие компании могут захотеть внедрить новый высокопроизводительный метод.
«Нам приходилось держать все в секрете, поскольку мы не хотели рисковать тем, что другие опубликуют что-то подобное до нас. Таким образом, мы не вступали в разговоры с промышленностью или другими исследователями, которые могли бы использовать этот метод в различных приложениях» — говорит Никос Хацакис.
Тем не менее, он назвал несколько возможных применений: «Готов поспорить, что как промышленные, так и академические группы, занимающиеся синтезом длинных молекул, таких как полимеры, будут одними из первых, кто примет этот метод. То же самое касается лигандов, имеющих значение для фармацевтических разработок. Особая прелесть метода в том, что его можно дополнительно интегрировать, что позволяет напрямую добавлять соответствующее приложение».
Здесь примерами могут быть строки РНК для важного биотехнологического инструмента CRISPR или альтернатива для скрининга, обнаружения и синтеза РНК для будущих пандемических вакцин.
«Наша установка позволяет интегрировать SPARCLD с посткомбинаторным считыванием для комбинаций реакций белок-лиганд, таких как те, которые имеют отношение к использованию в CRISPR. Только мы пока не смогли решить эту проблему, так как хотели сначала опубликовать нашу методологию» — говорят разработчики.
Источник: https://phys.org/
6.04.2022