Sociedade Brasileira de Nanomedicina

Nova técnica de aprendizado de máquina analisa rapidamente nanomedicamentos para imunoterapia contra o câncer

Com sua capacidade de tratar uma ampla variedade de doenças, os ácidos nucléicos esféricos (SNAs) estão prestes a revolucionar a medicina. Mas antes que essas nanoestruturas projetadas digitalmente possam atingir seu potencial máximo, os pesquisadores precisam otimizar seus vários componentes.

A equipe da Northwestern University, liderada pelo pioneiro da nanotecnologia Chad A. Mirkin, desenvolveu uma rota direta para otimizar essas partículas desafiadoras, aproximando-as de se tornar uma opção de tratamento viável para muitas formas de câncer, doenças genéticas, distúrbios neurológicos e muito mais.

“Os ácidos nucléicos esféricos representam uma excitante nova classe de medicamentos que já estão em cinco testes clínicos para o tratamento de doenças, incluindo o glioblastoma (a forma mais comum e letal de câncer no cérebro) e psoríase”, disse Mirkin, inventor do SNA e do George. B. Rathmann Professor de Química na Northwestern’s Weinberg College de Artes e Ciências.

Um novo estudo publicado esta semana na Nature Biomedical Engineering detalha o método de otimização, que usa uma abordagem de biblioteca e aprendizado de máquina para rapidamente sintetizar, medir e analisar as atividades e propriedades das estruturas SNA. O processo, que examinou mais de 1.000 estruturas de cada vez, foi auxiliado pela tecnologia SAMDI-MS, desenvolvida pelo coautor do estudo Milan Mrksich, pelo professor de engenharia biomédica Henry Wade Rogers na McCormick School of Engineering e diretor do Center for Synthetic da Northwestern. Biologia.

Inventados e desenvolvidos na Northwestern, os SNAs são nanoestruturas que consistem em formas semelhantes a bolas de DNA e RNA organizadas na superfície de uma nanopartícula. Os pesquisadores podem projetar digitalmente SNAs para serem tratamentos precisos e personalizados que desliguem os genes e a atividade celular e, mais recentemente, como vacinas que estimulam o próprio sistema imunológico do corpo para tratar doenças, incluindo certas formas de câncer.

Os SNAs têm sido difíceis de otimizar porque suas estruturas – incluindo tamanho e composição de partículas, sequência de DNA e inclusão de outros componentes moleculares – podem variar de várias maneiras, impactando ou aumentando sua eficácia no desencadeamento de uma resposta imune. Esta abordagem revelou que a variação na estrutura leva a atividades biológicas mostrando contribuições não óbvias e interdependentes para a eficácia das ANS. Como esses relacionamentos não foram previstos, eles provavelmente teriam passado despercebidos em um estudo típico de um pequeno conjunto de estruturas.

Por exemplo, a capacidade de estimular uma resposta imune pode depender do tamanho, composição e / ou como as moléculas de DNA são orientadas na superfície das nanopartículas.

“Com essa nova informação, os pesquisadores podem classificar as variáveis ​​estruturais em ordem de importância e eficácia e ajudar a estabelecer regras de projeto para a eficácia do SNA”, disse Andrew Lee, professor assistente de engenharia química e biológica na McCormick School of Engineering. autor.

“Este estudo mostra que podemos abordar a complexidade do espaço de projeto do SNA, permitindo que nos concentremos e exploremos as características estruturais mais promissoras dos SNAs e, por fim, desenvolvamos tratamentos poderosos contra o câncer”, disse Mirkin, que também é diretor do SNA. Instituto Internacional de Nanotecnologia.

O artigo da Nature Biomedical Engineering intitula-se “Abordando a Complexidade da Nanomedicina com o Rastreio de Alto Desempenho e o Aprendizado Automático”. Outros co-autores são Neda Bagheri, Gokay Yamankurt, Eric J. Berns e Albert Xue, da Northwestern University.

Fonte:

Materiais fornecidos pela Northwestern University .

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