Экспериментальные мРНК-вакцины MIT выдержали тепло: год хранения без морозильника

Для таких вакцин обычно требуется ультрахолодное хранение, что осложняет поставки туда, где нет холодильной инфраструктуры. Команда подобрала добавки к липидным наночастицам, которые защищают мРНК и доставляют её в клетки, затем высушила составы под вакуумом.

Подбор вместо перебора. Раньше команда несколько месяцев проверяла смеси вручную, но не добилась 100% стабильности. Система AGENT объединила лабораторные проверки и Bayesian optimization: алгоритм учитывал результаты опытов и предлагал следующие смеси. Оптимизация заняла 6 раундов за месяц.

Исследователи проверили почти 50 вспомогательных веществ, уже одобренных FDA, и выбрали 5 перспективных. Затем испытывали по 2 предложенные алгоритмом смеси за раунд и возвращали результаты в систему.

Твёрдые составы на основе SM-102 и ALC-0315, соответствующие композициям Moderna и Pfizer-BioNTech, сохранили 100% биоактивности после более 2 месяцев при 37 °C. В испытаниях на грызунах и нечеловеческих приматах иммунный ответ не уступал введению свежих жидких вакцин.

Код для экспериментов. Авторы использовали AutODEx для Bayesian optimization и указали репозиторий AutoOED с исходниками. README описывает запуск графического интерфейса из исходников:

```bash conda env create -f environment.yml conda activate autooed pip install -r requirements_extra.txt python run_gui.py ```

Первоисточники: результаты хранения и подбор добавок описаны в [материале MIT от 28 сентября](https://www.csail.mit.edu/news/new-formulation-helps-rna-vaccines-withstand-high-temperatures), метод и испытания — в [статье Nature Biotechnology](https://www.nature.com/articles/s41587-026-03331-w). Для работы с алгоритмом доступны [исходники и инструкция AutoOED](https://github.com/yunshengtian/AutoOED), данные исследования опубликованы в [Zenodo](https://zenodo.org/records/21726997).

Команда проверила подход на составах наночастиц, соответствующих двум разным вакцинным композициям.