mRNA 疫苗最麻烦的地方,从来不是怎么设计序列,而是怎么把它送到需要的人手里。辉瑞和 Moderna 的新冠疫苗都得在零下几十度保存,Moderna 的个体化癌症疫苗 mRNA-4157 也一样。冷链一旦断了,疫苗就废了。对低收入国家、对偏远地区的肿瘤患者来说,这堵墙比疫苗本身更难翻。
9 月 28 日,麻省理工学院 Koch 癌症研究所的团队在《自然·生物技术》上发表了一项工作,想把墙拆掉。他们开发了一个叫 AGENT 的人工智能框架,只用六轮实验、一个月时间,就把两种主流 mRNA 疫苗的脂质纳米颗粒(LNP)配方做成了固态制剂:37°C 下放两个多月,生物活性保持 100%。
水是问题的根源
mRNA-LNP 不稳定,根子在水。mRNA 在水溶液里会被水解,LNP 的脂质膜在液态下也会慢慢崩解,所以只能冻存。Moderna 的 SM-102 和 BioNTech/辉瑞的 ALC-0315 这两套已获批的 LNP 配方,安全性和有效性都有大量数据背书,但都离不开超低温冷链。
把疫苗做成无水的固态(比如冻干粉末),理论上能大幅提升热稳定性,还能和微针贴片这类新递送方式兼容。问题是配方空间太大:脂质种类、比例、缓冲条件、赋形剂,组合起来成千上万。传统方法要么靠经验慢慢试,要么靠高通量筛选却没有智能指导,效率都不高。
六轮实验,一个月收敛
AGENT 的思路是把高通量实验和贝叶斯优化耦合。前者在短时间产生大量数据点,后者从稀疏数据里榨出最多信息,决定下一轮该试什么。整个流程六次迭代就收敛了,耗时不到一个月。
团队拿它去优化两种临床代表性的 LNP,就是 Moderna 的 SM-102 配方和辉瑞/BioNTech 的 ALC-0315 配方,最后得到固态制剂:37°C 储存超过两个月,生物活性仍保持 100%。这个数字意味着疫苗可以脱离冷链,常温运输。
更关键的是免疫原性没打折扣。在啮齿类动物和非人灵长类里,这种热稳定固态疫苗诱导的抗原特异性免疫应答,不比新鲜制备的液体制剂肌肉注射差。
| 关键指标 | AGENT 的结果 |
|---|---|
| 优化框架 | 高通量实验 + 贝叶斯优化 |
| 迭代次数 | 6 次 |
| 收敛耗时 | 1 个月内 |
| 覆盖配方 | SM-102(Moderna)、ALC-0315(辉瑞/BioNTech) |
| 热稳定性 | 37°C 固态储存 >2 个月,生物活性 100% |
| 免疫原性 | 啮齿类 + 非人灵长类,非劣于新鲜液体制剂 |
对癌症疫苗意味着什么
对肿瘤疫苗来说,这件事的价值被放大了。Moderna 与默沙东合作的新抗原疫苗 mRNA-4157(V940),用的正是 SM-102 这套脂质,目前已在黑色素瘤和非小细胞肺癌等适应症推进三期临床。这类疫苗要为每位患者单独定制,生产窗口短、运输窗口更紧,冷链成本直接压进每位患者的治疗账单。如果能把它们做成常温固态,医院端的接种门槛会明显降低,中低收入国家的患者也有机会用上。
往更远看,热稳定加上微针贴片,可能改变疫苗接种的组织方式:不需要训练有素的医护人员配液、注射,贴片就能完成。对肿瘤疫苗的辅助治疗或大规模接种场景,这是个现实的想象空间。
局限与下一步
这篇论文还停在临床前。固态制剂的规模化生产工艺、数年尺度的长期稳定性、以及在人体里的真实免疫原性,都还没有答案。作者用「非劣于」来描述免疫应答,是谨慎的说法,最终还是要看人体数据。
另一个隐含的问题在于,这项工作的对象是两种已经获批的 LNP 组成,属于已有配方的热稳定化,而不是从零设计全新递送系统。对新抗原疫苗这类需要为每位患者快速迭代配方的场景,AGENT 能否同样高效,还有待验证。不过「数据高效」恰恰是它最值得关注的地方:用很少的实验拿到可用的结果,这正是个体化生产最缺的能力。
论文信息
- 期刊:Nature Biotechnology
- 题目:Accelerated discovery of thermostable mRNA-lipid nanoparticle vaccines using data-efficient AI
- 作者:Jinbi Tian、Khanh T. M. Tran、Brett H. Pogostin 等(MIT Koch Institute for Integrative Cancer Research)
- PMID:42806112
- DOI:10.1038/s41587-026-03331-w
- 原文链接:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42806112/