MIT、小規模データ向けAIループでmRNAワクチンを室温で1年間保存可能に

脂質ナノ粒子（LNP）に封入されたmRNAワクチンは-20～-80°Cで保存する必要があり、そのためコールドチェーン設備のない地域では使用できない。MITのコッホ研究所で、Ana JaklenecとRobert Langerのグループはすでに熱に耐えるポリマー安定化LNPを開発していたが、それはModernaやPfizerが用いるFDA承認済みの製剤を変更するものだった。承認済み製剤を手作業で安定化しようと、彼らは糖、塩、ポリマーなどの賦形剤を数か月にわたってスクリーニングした。「100パーセントの安定性には到底届きませんでした」とポスドクのKhanh Tranは述べた。

解決策は、MIT CSAILのMina Konaković Lukovićと共同で開発された、非常に小規模なデータセットから予測するために構築された機械学習アルゴリズムだった。チームはFDA承認済みの約50種類の賦形剤それぞれについて、LNP内のmRNAをどの程度保護するかを測定し、最も有望な5種類を選び、アルゴリズムに安定化比率を予測させた。彼らは2つの製剤を同時に細胞で試験し、結果をモデルにフィードバックした。数回の反復、つまり数か月ではなく数週間の後、1つの製剤が際立った。

新しい製剤で真空乾燥したCovid-19 mRNAワクチンは37°Cで2か月間、または室温で1年間保存され、その後にワクチン接種したマウスはModerna方式のLNPと同等の免疫応答を示した。同じ5種類の賦形剤を異なる比率で用いるとPfizer方式のLNPも安定化し、この製剤は固体マイクロニードルパッチでも機能し、注射と同様の免疫応答を生み出した。この研究はNature Biotechnologyに掲載され、一部はゲイツ財団の資金提供を受けた。

すでにFDA承認済みの50種類の賦形剤に対してアクティブラーニングループを実行する。比率を予測し、2つずつ細胞で試験し、結果をフィードバックする。数週間で収束した。

コールドチェーンがボトルネックである。-20～-80°Cでの保存は、冷凍設備のない地域からRNAワクチンを遠ざける。

探索をFDA承認済みの賦形剤に限定することで、新しい化学を必要とせず、規制上の道筋が残る。

このアルゴリズムは小規模データセット向けに構築されており、数千の実験を実行できない研究室に適合する。

2つずつ同時に試験するフィードバックループにより、探索は数か月の手作業によるスクリーニングから数週間に短縮された。

総当たり的なスクリーニングが行き詰まったときは、新しい成分を発明するのではなく、すでに承認済みの成分の中をより賢く探索すること。小規模データ最適化は、数か月の行き詰まりを少数の的を絞った実験に変える。

2026年9月の発表時点で、結果は前臨床段階だった。すなわちマウスの免疫応答とマイクロニードルパッチによる送達であり、ヒト試験や規制審査ではない。研究者らによれば、各耐熱製剤はあらゆるmRNAペイロードを搭載でき、治療薬、制御放出粒子、固体状態または熱安定性製剤を必要とするマイクロニードルパッチへと用途を広げられる。