MIT의 AI 알고리즘, mRNA 백신의 ‘냉장 장벽’ 낮출까

mRNA 백신은 mRNA를 세포에 전달하는 지질 나노입자(LNP)의 상태가 중요합니다. MIT 연구진은 이 입자를 둘러싼 배합을 데이터 효율적인 머신러닝으로 조정해, 고온과 상온 보관에 더 잘 견디는 실험용 백신 제형을 만들었습니다. 핵심은 수천 가지 조합을 무작정 시험하는 대신, 적은 실험 데이터로 다음 배합 선택을 이끌었다는 점입니다. 1013

적은 데이터로 배합을 어떻게 찾았나

연구진은 안정화 성분의 조합과 비율을 조정하는 과정에 머신러닝 알고리즘을 활용했습니다. 하지만 제공된 보도 자료만으로는 사용한 성분의 정확한 이름과 배합 비율을 확인하기 어렵습니다. 특히 각 성분이 FDA 승인 성분인지도 이 자료만으로는 단정할 수 없습니다. 1013

상온 1년, 37℃에서 2개월

보도된 실험 제형은 상온에서 최대 1년, 약 37℃에서 2개월간 안정성을 유지했습니다. 보관한 백신을 쥐에게 투여한 실험에서는 코로나19 백신과 유사한 mRNA 백신이 비교 대상인 모더나 유사 백신만큼 강한 면역 반응을 일으킨 것으로 보고됐습니다. 1314

연구진은 제형을 마이크로니들 패치에 적용하는 방법도 제시했습니다. 또 서로 다른 백신 제형이나 mRNA 탑재물에도 적용할 수 있는 접근법이라고 소개됐지만, 제공된 자료만으로는 각 조합에서 같은 결과가 확인됐다고 볼 수 없습니다. 1014

유통 환경을 바꿀 가능성, 아직은 전임상 단계

이 결과가 사람 대상 연구와 실제 제품 개발에서도 이어진다면, 초저온 냉장·운송에 대한 의존을 낮춰 냉장 설비가 부족한 지역에서 백신을 전달하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다만 이번 결과는 쥐를 대상으로 한 전임상 연구입니다. 사람에게서의 안전성과 효과, 제품의 실제 보관 기간과 유통 조건은 추가로 확인해야 합니다. 1014