mRNA-LNPs疫苗仍需考慮的關鍵問題及3D生物打印技術的應用
BioNTech/Pfizer和Moderna的疫苗主要由核酸脂質納米粒(LNPs)包裹的mRNA組成。納米藥物遞送平臺的模塊化和產業化并非短時間內完成的，而是數十年來密集研究的產物，在設計最佳的mRNA-LNPs疫苗時，需要考慮諸多因素。本文作者簡要概述了mRNA-LNPs疫苗遞送系統仍須考慮的關鍵問題，接著，對3D生物打印組織上的疫苗驗證提出了自己的看法。與動物模型相比，3D生物打印驗證系統在未來會承擔更快、更低成本、更有預測性的疫苗測試任務。
LNPs的疫苗遞送系統仍須考慮的關鍵問題：
1.脂質成分替代
大多數情況下，治療靶點決定給藥途徑的選擇，Onpattro®的脂質成分專門設計用于靜脈給藥后的肝細胞靶向，其中，陽離子脂質作用于siRNA的包裹與釋放，PEG脂質有助于增加藥物的血液循環時間。然而，這兩種脂質成分也都有各自的缺點。例如，陽離子脂質易受溫度和pH依賴性水解的影響，導致納米粒子的不穩定，而高濃度的PEG脂質會阻止RNA進入細胞，其引發的PEG免疫反應也會加速血液清除現象。
LNPs的疫苗遞送系統仍須考慮的關鍵問題：
1.脂質成分替代
大多數情況下，治療靶點決定給藥途徑的選擇，Onpattro®的脂質成分專門設計用于靜脈給藥后的肝細胞靶向，其中，陽離子脂質作用于siRNA的包裹與釋放，PEG脂質有助于增加藥物的血液循環時間。然而，這兩種脂質成分也都有各自的缺點。例如，陽離子脂質易受溫度和pH依賴性水解的影響，導致納米粒子的不穩定，而高濃度的PEG脂質會阻止RNA進入細胞，其引發的PEG免疫反應也會加速血液清除現象。
圖1.各脂質成分及LNP示意
對于mRNA-LNPs疫苗，肌肉注射是最常見的給藥途徑，這允許LNPs擴散到淋巴,在淋巴中，mRNA-LNPs疫苗可以直接接觸APCs，不存被免疫細胞清除的風險，這意味著通過肌肉給藥時，LNPs中的陽離子脂質和PEG脂質為非必須成分。因此，未來的研究旨在發掘陽離子脂質和PEG脂質的替代材料，以獲取更好的疫苗療效，如可對兩性離子材料和人工蛋白涂層等進行研究。
2.mRNA-LNPs真實結構探究
納米尺度的結構排列是決定核酸功能傳遞的關鍵因素，不同形態的納米粒子其轉染性能差異巨大。到目前為止，對于LNPs中包裹mRNA的確切排列還沒有較為透徹的研究，大部分的信息都是通過siRNA-LNPs系統獲得的。然而，mRNA至少比siRNA大100倍，從siRNA-LNPs的結構中獲得的經驗是否以及在多大程度上適用于mRNA-LNPs仍存在爭議。
2.mRNA-LNPs真實結構探究
納米尺度的結構排列是決定核酸功能傳遞的關鍵因素，不同形態的納米粒子其轉染性能差異巨大。到目前為止，對于LNPs中包裹mRNA的確切排列還沒有較為透徹的研究，大部分的信息都是通過siRNA-LNPs系統獲得的。然而，mRNA至少比siRNA大100倍，從siRNA-LNPs的結構中獲得的經驗是否以及在多大程度上適用于mRNA-LNPs仍存在爭議。
圖2.LNP不同結構排列示意圖
如能更好地理解納米粒子結構與活性之間的關系，則可更快速的優化mRNA-LNPs并創建有效的免疫傳遞系統。在這方面，定量結構-活性關系(QSAR)方法可以用于預測mRNA-LNPs的合成特性與其在細胞水平上的作用機制之間的關系。QSAR方法假設具有相似合成特性的LNPs將與細胞發生類似的相互作用，從而引發類似的生理反應(例如，蛋白的表達和抗體的產生)。作者預計QSAR研究將使體外生物活性預測成為可能，并加速mRNA-LNPs疫苗的優化過程。
3D生物打印組織上的疫苗驗證
給藥系統的驗證需要建立適當的體外模型進行配方篩選。雖然二維細胞培養系統在藥理研究方面發揮著關鍵作用，但其缺乏由相鄰細胞、分子梯度和細胞外基質(ECM)等組成的復雜組織結構，所得的研究結果很難轉化至體內生理系統。3D生物打印則能創建更接近生理環境的立體模型，使用3D細胞培養也有利于通過多種熒光標記或其他旨在跟蹤免疫細胞之間相互作用的技術來跟蹤細胞與細胞之間的動態相互作用。
3D生物打印組織上的疫苗驗證
給藥系統的驗證需要建立適當的體外模型進行配方篩選。雖然二維細胞培養系統在藥理研究方面發揮著關鍵作用，但其缺乏由相鄰細胞、分子梯度和細胞外基質(ECM)等組成的復雜組織結構，所得的研究結果很難轉化至體內生理系統。3D生物打印則能創建更接近生理環境的立體模型，使用3D細胞培養也有利于通過多種熒光標記或其他旨在跟蹤免疫細胞之間相互作用的技術來跟蹤細胞與細胞之間的動態相互作用。
圖3.在3D生物打印組織中進行LNPs特異性遞送試驗
近些年來，仿生3D組織模型的開發取得了諸多進展，肺部組織的3D模型已用于器官功能衰竭的研究、完整的具有免疫能力的3D皮膚也已用于疫苗反應分析。在減少試驗動物數量的同時，3D組織模型還能幫助人們從根本上了解免疫激活效力與給藥途徑不同帶來的差異，這在疫情大流行的背景下顯得非常有必要。
小 結
在應對疫情方面，mRNA-LNPs疫苗已取得了很好的成績，但仍有較大的改進空間。不斷的優化載體成分與配比，摸清LNPs納米尺度的排布規律，方能積累更多的可用經驗，為LNPs其他領域的治療提供新動力。而3D生物打印則為疫苗的測試提供了全新的路徑，相信在未來幾年，3D生物打印定能提供更快、更有預測性的疫苗測試能力。
注：文章內容多來自文獻參考，文獻題為“Principles for optimization and validation of mRNA lipid nanoparticle vaccines against COVID-19 using 3D bioprinting”，如需了解更多內容，可直接查閱原文獻。
參考文獻：
[1]Papi M, Pozzi D, Palmieri V, Caracciolo G. Principles for optimization and validation of mRNA lipid nanoparticle vaccines against COVID-19 using 3D bioprinting. Nano Today. 2022 Apr;43:101403. doi: 10.1016/j.nantod.2022.101403. Epub 2022 Jan 21. PMID: 35079274; PMCID: PMC8776405.
[2]Hald Albertsen C, Kulkarni JA, Witzigmann D, Lind M, Petersson K, Simonsen JB. The role of lipid components in lipid nanoparticles for vaccines and gene therapy. Adv Drug Deliv Rev. 2022 Sep;188:114416. doi: 10.1016/j.addr.2022.114416. Epub 2022 Jul 3. PMID: 35787388; PMCID: PMC9250827.
[3]Tenchov R, Bird R, Curtze AE, Zhou Q. Lipid Nanoparticles─From Liposomes to mRNA Vaccine Delivery, a Landscape of Research Diversity and Advancement. ACS Nano. 2021 Nov 23;15(11):16982-17015. doi: 10.1021/acsnano.1c04996. Epub 2021 Jun 28. PMID: 34181394.
注：文章內容多來自文獻參考，文獻題為“Principles for optimization and validation of mRNA lipid nanoparticle vaccines against COVID-19 using 3D bioprinting”，如需了解更多內容，可直接查閱原文獻。
參考文獻：
[1]Papi M, Pozzi D, Palmieri V, Caracciolo G. Principles for optimization and validation of mRNA lipid nanoparticle vaccines against COVID-19 using 3D bioprinting. Nano Today. 2022 Apr;43:101403. doi: 10.1016/j.nantod.2022.101403. Epub 2022 Jan 21. PMID: 35079274; PMCID: PMC8776405.
[2]Hald Albertsen C, Kulkarni JA, Witzigmann D, Lind M, Petersson K, Simonsen JB. The role of lipid components in lipid nanoparticles for vaccines and gene therapy. Adv Drug Deliv Rev. 2022 Sep;188:114416. doi: 10.1016/j.addr.2022.114416. Epub 2022 Jul 3. PMID: 35787388; PMCID: PMC9250827.
[3]Tenchov R, Bird R, Curtze AE, Zhou Q. Lipid Nanoparticles─From Liposomes to mRNA Vaccine Delivery, a Landscape of Research Diversity and Advancement. ACS Nano. 2021 Nov 23;15(11):16982-17015. doi: 10.1021/acsnano.1c04996. Epub 2021 Jun 28. PMID: 34181394.
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