צוות מחקר בראשות פרופסור אוליביה מרקל, יו"ר מחלקת אספקת תרופות ב-LMU ודוברת משותף של Cluster for Nucleic Acid Therapeutics Munich (CNATM) פיתח את הפלטפורמה המשולבת הראשונה המשלבת סימולציות של דינמיקה מולקולרית (MD) ולמידת מכונה (ML) כדי לזהות חומרים פולימריים חדשים לאספקת RNA טיפולית. המחקר, שפורסם לאחרונה ב- כתב העת של האגודה האמריקנית לכימיהמציגה כלי חישובי בשם Bits2Bonds המאפשר דה נובו עיצוב ואופטימיזציה של נשאי RNA מבוססי פולימרים. מחקר זה נערך במסגרת מענק ERC Consolidator "RatInhalRNA" של אוליביה מרקל, המתמקד בפיתוח מערכות חדשניות לאספקת RNA למתן ריאתי.
בעוד שסינון ניסיוני של ספריות פולימרים הוא זמן רב ויקר, גישות חישוביות גרידא נכשלו עד כה בשל זמינות נתונים מוגבלת ודרישות חישוביות גבוהות. פלטפורמת Bits2Bonds מגשרת על הפער הזה על ידי שילוב הדמיות MD עם גרגירים גסים המחקים אתגרים ביולוגיים מרכזיים, כגון קישור siRNA ואינטראקציה של ממברנות, עם עיצוב מולקולרי מונע למידת מכונה. הגישה מאפשרת בדיקה וירטואלית מהירה של אלפי מולקולות נשאות פוטנציאליות לפני אימות ניסיוני, ומאיצה באופן דרמטי את הגילוי של ננו-נשאי RNA יעילים ובטוחים.
העבודה שלנו מוכיחה לראשונה ששילוב של סימולציה מבוססת פיזיקה עם אופטימיזציה מונעת נתונים יכול להנחות ביעילות את הגילוי של חומרים חדשים לחלוטין לטיפול ב-RNA. שיטה זו סוללת את הדרך לתכנון רציונלי יותר עם תפוקה גבוהה של מערכות אספקה פולימריות, ומקרבת אותנו לתרופות RNA מותאמות אישית".
אוליביה מרקל, יו"ר אספקת תרופות ב-LMU ודוברת שותפה של האשכול לטיפול בחומצות גרעין במינכן
הצוות אימת את התחזיות החישוביות שלהם על ידי סינתזה ובדיקה ניסיונית של מספר מועמדים של פולימרים לאספקת siRNA, ואישר מתאם חזק בין ביצועים מדומים ויעילות ביולוגית. הצינור המתקבל הוא מאוד מודולרי וניתן להתאים אותו לסוגים אחרים של פולימרים או שיטות חומצות גרעין, כגון טיפולים מבוססי mRNA או CRISPR.
