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Nature子刊:林耀新团队等利用AI设计新型LNP,实现mRNA的体内精准靶向递送,有效抑制肿瘤生长

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撰文丨王聪

编辑丨王多鱼

排版丨水成文

mRNA高效靶向递送到目标组织,需要使用脂质纳米颗粒(LNP),而 LNP 的核心在于可电离脂质,一直以来,可电离脂质的设计有点像“盲人摸象”,研究人员通过反复试验调整可电离脂质的二维化学结构,这一过程耗时耗力。而可电离脂质的三维空间构象在其器官靶向和内体逃逸中的作用,尚未得到充分探索。

2026 年 3 月 18 日,国家纳米科学中心林耀新研究员、王浩研究员、高玉瑞研究员及北京理工大学王羿教授作为共同通讯作者(国家纳米科学中心苏林嘉副研究员、博士生王楠楠罗锐纪子韩为论文共同第一作者),在 Nature 子刊Nature Biomedical Engineering上发表了题为:Artificial intelligence-guided design of LNPs for in vivo targeted mRNA delivery via analysis of the spatial conformation of ionizable lipids 的研究论文。

该研究开发了一种基于脂质三维空间构象的人工智能(AI)模型,通过精准解析可电离脂质的三维空间构象,筛选出了可电离脂质P1,其呈现出稳定的三尾锥形构象,该构象能促进 IgM 蛋白冠形成并实现脾靶向的 mRNA 递送。基于 P1 的 LNP 递送的 mRNA 疫苗,在小鼠肿瘤模型中引发了强烈的抗体和 T 细胞应答,显著抑制了肿瘤生长。

该研究凸显了脂质三维空间构象的关键作用,以及 AI 驱动策略在优化器官特异性靶向 LNP 的巨大潜力,为 mRNA 药物的肝外器官靶向递送,以及在此基础上的基因编辑、蛋白质替代疗法、in vivo CAR-T 细胞疗法等领域提供了兼具高效性与安全性的递送解决方案。


为什么脂质的“形状”如此重要?

脂质纳米颗粒(LNP)的核心是可电离脂质,其结构由三部分组成:亲水的离子化头部(结合 mRNA)、疏水尾部(稳定结构)、以及连接头尾的连接子,就像拼装积木,改变其中任何一部分,脂质的整体三维构象就会发生改变。

在这项研究中,研究团队首先构建了一个包含 1408 种可电离脂质的“脂质库”,系统改变头部、连接子和尾部的化学结构。通过分子动力学模拟,他们发现:脂质在从有机相到水相转变时,会呈现动态的空间构象。其中,头部完全暴露、尾部形成锥形结构的脂质,对 mRNA 递送效率最高;而头部被尾部遮挡、形状不规则的脂质,效果则差很多。

AI 如何成为“脂质设计师”?

有了构象数据,研究团队将其转化为 2D 密度图像,并提取了 22 个空间特征(例如头部角度、长宽比等),结合 6 个化学特征,训练了机器学习模型,该模型从 100 种代表性脂质中学习,最终能准确预测新脂质的递送效率。

AI 筛选出的候选脂质中,P1表现尤为突出:它在水中自发形成稳定的三尾锥形构象,头部充分暴露。实验证实,P1 的 mRNA 递送效率比商用脂质 ALC-0315 最高提升 14.8 倍。

更神奇的是,微小的构象变化竟能改变 LNP 的“目的地”:使用酯连接子的脂质倾向靶向脾脏,而酰胺连接子则偏好肺部。这颠覆了以往认知——过去认为连接子化学键类型主要影响肝脏或肺靶向,但这项研究发现空间构象才是器官选择性的关键。


AI 加速可电离脂质的发现和筛选

从“形状”到“功能”的机制揭秘

为什么锥形构象更好?研究团队进一步揭示——

1、高效的 mRNA 装载:在制备 LNP 的乙醇-水混合过程中,P1 的疏水尾部会聚集在一端,头部完全暴露,形成锥形,这种构象让头部更容易结合 mRNA。

2、促进内体逃逸:进入细胞后,P1 的锥形结构有助于破坏内体膜,将携带的 mRNA 释放到细胞质中。

3、塑造蛋白冠:LNP 进入血液后会吸附蛋白质形成“蛋白冠”,P1 形成的 IgM 富集蛋白冠,像“导航信号”一样引导 LNP 靶向脾脏免疫细胞。

脾脏靶向的 mRNA 疫苗:抑制肿瘤生长

基于 P1 的 LNP 装载肿瘤抗原 mRNA 后,在小鼠肿瘤模型中展示了强大的治疗效果——

  • 诱导强烈免疫应答:触发高水平的抗体和 T 细胞反应;

  • 显著肿瘤抑制:在黑色素瘤和结肠癌模型中均观察到肿瘤生长被明显抑制;

  • 实现精准靶向:mRNA 主要递送至脾脏,激活关键免疫细胞。


脾脏靶向的 LNP 递送的 mRNA 疫苗在黑色素瘤肿瘤模型中诱导了基于抗体和 T 细胞的抗肿瘤免疫反应

这为癌症疫苗、自身免疫疾病等需要脾脏靶向的疗法提供了新工具。

未来展望:AI 加速精准医疗

这项研究的意义远超单一脂质设计:

1、范式转变:将可电离脂质的设计从“试错式”二维化学修饰转向“理性化”三维空间构象工程;

2. 平台技术:相同的 AI 框架还可应用于其他核酸药物(例如 siRNA、DNA 疫苗)的递送系统设计;

3、个性化医疗:未来或能根据患者特定需求,通过 AI 设计定制化 LNP。

论文链接

https://www.nature.com/articles/s41551-026-01640-8

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