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MIT-Team testet hitzestabilere mRNA-Impfstoffe mit maschinellem Lernen

Ein maschinelles Lernverfahren nutzte kleine Datensätze, um die Zusammensetzung und Anteile stabilisierender Bestandteile in mRNA tragenden Lipidnanopartikeln gezielt anzupassen. Berichten zufolge blieben die experimentellen Formulierungen bis zu ein Jahr bei Raumtemperatur und zwei Monate bei etwa 37 °C stabil.

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Forschungsantwort

Wichtige Erkenntnisse

Ein maschinelles Lernverfahren nutzte kleine Datensätze, um die Zusammensetzung und Anteile stabilisierender Bestandteile in mRNA tragenden Lipidnanopartikeln gezielt anzupassen.
Berichten zufolge blieben die experimentellen Formulierungen bis zu ein Jahr bei Raumtemperatur und zwei Monate bei etwa 37 °C stabil.
Die Formulierung wurde auch in Mikronadelpflastern erprobt. Ob sich die Ergebnisse auf jede Impfstoffformulierung und jeden mRNA Wirkstoff übertragen lassen, ist mit den vorliegenden Angaben nicht belegt.
Die Ergebnisse sind präklinisch: Sie belegen weder eine entsprechende Haltbarkeit fertiger Impfstoffe für den Einsatz beim Menschen noch deren Wirksamkeit und Sicherheit dort.

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Ein Forschungsteam am MIT nutzte maschinelles Lernen, um die Zusammensetzung von Lipidnanopartikeln (LNPs) anzupassen – winzigen Fettpartikeln, die mRNA in Impfstoffen transportieren. Statt sehr viele Kombinationen nach dem Versuch-und-Irrtum-Prinzip durchzuprobieren, ließ sich der Algorithmus mit vergleichsweise kleinen Versuchsdaten schrittweise bei der Auswahl der nächsten Formulierungen helfen. Dabei ging es auch darum, die Anteile stabilisierender Bestandteile zu optimieren. 10 13

Die verfügbaren Berichte nennen jedoch nicht verlässlich, welche konkreten FDA-zugelassenen Inhaltsstoffe verwendet wurden oder in welchen genauen Verhältnissen sie gemischt waren. Diese Details lassen sich daher nicht sicher angeben. 10 13

Was die Lagertests zeigten

Den Berichten zufolge behielten die experimentellen Formulierungen ihre Wirksamkeit bis zu einem Jahr bei Raumtemperatur und bis zu zwei Monate bei etwa 37 °C. In den Tierversuchen erhielten Mäuse gelagerte Impfstoffformulierungen; ihre Immunantwort war laut den Berichten ähnlich stark wie die einer vergleichbaren mRNA-COVID-19-Impfung. 10 13 14

Die Formulierung wurde außerdem mit Mikronadelpflastern in Verbindung gebracht. Solche Pflaster könnten Impfstoffe über kleine Nadeln durch die Haut abgeben. Die vorliegenden Angaben reichen allerdings nicht aus, um die Ergebnisse für jede einzelne Impfstoffformulierung oder jeden mRNA-Wirkstoff zu bestätigen. 10 14

Ein möglicher Vorteil – noch kein Nachweis für den Einsatz beim Menschen

Wenn sich die Ergebnisse in weiteren Untersuchungen bestätigen und auf zugelassene Produkte übertragen lassen, könnte eine geringere Abhängigkeit von Kühlung die Verteilung von mRNA-Impfstoffen erleichtern, besonders an Orten mit begrenzter Kühlketten-Infrastruktur. 10 14

Bis dahin gilt: Die Befunde stammen aus der präklinischen Forschung. Sie belegen weder, dass fertige Impfstoffe beim Menschen tatsächlich ein Jahr ungekühlt haltbar sind, noch beantworten sie Fragen zu Wirksamkeit und Sicherheit beim Menschen. 10 14

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Die Leute fragen auch

Wie lautet die kurze Antwort auf „MIT-Team testet hitzestabilere mRNA-Impfstoffe mit maschinellem Lernen“?

Ein maschinelles Lernverfahren nutzte kleine Datensätze, um die Zusammensetzung und Anteile stabilisierender Bestandteile in mRNA tragenden Lipidnanopartikeln gezielt anzupassen.

Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?

Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?

Die Formulierung wurde auch in Mikronadelpflastern erprobt. Ob sich die Ergebnisse auf jede Impfstoffformulierung und jeden mRNA Wirkstoff übertragen lassen, ist mit den vorliegenden Angaben nicht belegt.

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