Nat. Mater. | 利用机器学习和组合化学加速发现mRNA递送的可电离脂质

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    大家好，今天为大家分享一篇最近发表在 N ature M aterials 上的文章，题目为 Accelerating ionizable lipid discovery for   mRNA delivery using machine learning and   combinatorial chemistry 。 这篇文章的通讯作者是来自美国麻省理工学院的 Daniel G. Anderson 教授和现为加拿大多伦多大学的 Bowen Li 助理教授， Bowen Li 也是该文的第一作者。     mRNA 疫苗和疗法的开发在现代医药中具有革命性的意义，特别是在快速应对传染病   ( 如 COVID-19) 方面显示出巨大潜力。然而， mRNA 分子本身稳定性较差，需要通过适当的递送系统保护以达到治疗效果。脂质纳米 颗粒 ( LNPs) 是目前最有效的 mRNA 递送系统之一， 其配方由可电离脂质、胆固醇、辅助脂质和 PEG 化脂质 组成，其中 可电离脂质在 mRNA 的装载与内体逃逸中起着关键作用，其化学性质的微小改变可以极大地影响生物功能。   ………………………………