信使RNA（mRNA）疫苗可實現安全高效的免疫，是一種新型癌癥免疫療法，但受到多重遞送障礙的限制，如mRNA被快速清除、細胞膜和核內體的磷脂雙分子層限制其胞內遞送、依賴佐劑誘導強烈的免疫反應等。納米顆粒有望保護mRNA免受降解，并通過淋巴管將mRNA傳遞到淋巴結。然而，大多數納米顆粒經細胞內吞到核內體中，導致mRNA降解和編碼抗原表達不足。近年來迅速發展的機器學習技術則為高效設計納米載體提供了便利，利用現有的納米載體數據庫，機器學習可以為高效遞送的納米疫苗智能設計提供見解。

近期，來自中國科學院上海藥物研究所與上海交通大學的研究團隊合作在《National Science Review》發表題為“STING agonist-boosted mRNA immunization via intelligent design of nanovaccines for enhancing cancer immunotherapy”的研究論文，提出了一種開發高效mRNA納米疫苗的智能設計策略。

利用機器學習技術，基于計算和高通量實驗數據的高質量海量數據集進行學習模型的訓練、選擇和優化，能夠指導納米載體的合理設計、篩選和優化。研究人員將mRNA和環鳥苷單磷酸-腺苷單磷酸（cGAMP）凝聚成聚合物納米復合物，并用陰離子脂質包裹納米復合物，以避免產生嚴重的細胞毒性，獲得了mRNA納米疫苗。實驗結果表明，該疫苗促進了mRNA和cGAMP的淋巴運輸和胞質遞送，促進了mRNA編碼抗原呈遞，有效激活干擾素基因刺激因子（STING）并增強靶細胞的mRNA免疫，提高體內抗腫瘤免疫能力，延長了荷瘤小鼠的存活期。該研究提出的開發高效mRNA納米疫苗的智能設計策略，有望用于STING激活協同的抗癌mRNA疫苗。

注：此研究成果摘自《National Science Review》，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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