Ein Algorithmus fand eine mRNA-Impfung, die Zimmertemperatur aushält

Eine mRNA-Impfung ist ein Botenmolekül in einer Fetthülle. Beides ist zerbrechlich. Deshalb reisen die meisten RNA-Impfstoffe bei minus 20 bis minus 80 Grad Celsius – eine Kühlkette, die in großen Teilen der Welt schlicht nicht existiert. Ein Team am MIT hat nun einen Weg gefunden, dieses Problem nicht mit besserer Kühlung anzugehen, sondern mit einer besseren Hülle – und der Weg dorthin war ein Algorithmus.

Die Arbeit, veröffentlicht in Nature Biotechnology unter dem Titel „Accelerated discovery of thermostable mRNA–lipid nanoparticle vaccines using data-efficient AI“, stammt aus den Labors von Ana Jaklenec und Robert Langer am MIT Koch Institute, mit Jinbi Tian und Khanh Tran als Erstautoren und Beteiligung des MIT-Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory. Gefördert wurde sie unter anderem von der Gates-Stiftung.

Das Problem: Lipid-Nanopartikel (LNPs) schützen die mRNA und bringen sie in die Zelle. Welche Hilfsstoffe in welchem Verhältnis die Partikel hitzestabil machen, ist ein Suchraum mit praktisch unendlich vielen Kombinationen. Das Team hatte es zuvor mit Zucker, Salzen und Polymeren versucht – mit Teilerfolgen, aber nicht mit den Formulierungen, die in zugelassenen Impfstoffen stecken. Tausende Experimente von Hand zu fahren war keine Option.

Die Lösung war ein Modell, das mit kleinen Datensätzen auskommt. Zuerst analysierte es knapp 50 von der FDA zugelassene Hilfsstoffe. Für jeden Kandidaten maßen die Forscher, wie gut er einen Lipid-Nanopartikel stabilisiert, der mRNA für Firefly-Luciferase trägt – ein Protein, das Licht erzeugt. Je mehr Licht nach der Transfektion, desto besser hatte die mRNA überlebt. Aus diesem Screening wählte das Team fünf vielversprechende Hilfsstoffe und ließ den Algorithmus die Verhältnisse vorhersagen, die Partikeln am ähnlichsten sind, wie sie Moderna in seinem Covid-Impfstoff verwendet. Getestet wurden immer zwei Kandidaten gleichzeitig, die Ergebnisse flossen zurück ins Modell, das die nächsten Vorhersagen erzeugte. Nach mehreren Runden ging eine Formulierung in den Tierversuch. Der ganze geführte Prozess dauerte Wochen statt der Monate, die frühere Screening-Runden gekostet hatten.

Dann der eigentliche Test. Die Partikel verpackten Covid-mRNA-Antigene, die Zubereitung wurde vakuumgetrocknet und anschließend entweder zwei Monate bei 37 Grad Celsius – 98 Grad Fahrenheit – oder ein Jahr bei Zimmertemperatur gelagert. Mäuse, die den so gelagerten Impfstoff erhielten, zeigten Immunantworten, die denen einer Referenzformulierung nahe dem ursprünglichen Moderna-Produkt entsprachen.

Dieselbe hitzebeständige Formulierung funktionierte auch in festen Mikronadelpflastern: kleine, sich in der Haut auflösende Nadeln mit SARS-CoV-2-Antigen, die bei Mäusen ähnliche Antworten auslösten wie injizierbare RNA-Impfstoffe. Und das Team wandte den Algorithmus auf eine weitere LNP-Zusammensetzung an, die der von Pfizer verwendeten ähnelt – gleiche Hilfsstoffe, andere Anteile.

Was das nicht bedeutet:

- Es gibt keine Humandaten. Keine Aussage zu Haltbarkeit beim Menschen, Sicherheit, Wirksamkeit oder Zulassungsreife. - Die Ergebnisse gelten für bestimmte Formulierungen, Antigene und Laborverfahren – nicht für jedes kommerzielle RNA-Produkt. - Die Vakuumtrocknung und die Herstellung im großen Maßstab sind nicht Gegenstand der Studie. - Die Autoren schlagen vor, dass eine einmal gefundene hitzebeständige Kombination auf andere mRNA-Frachten übertragbar sein könnte. Das ist eine Entwicklungsperspektive, kein Ergebnis.

Warum es trotzdem zählt: Der Engpass bei mRNA war nie nur die Biologie, sondern die Logistik. Ein Impfstoff, der bei Zimmertemperatur ein Jahr hält, verändert, was in einer Klinik ohne Gefrierschrank, in einem Boot auf einem Fluss oder in einer Impfkampagne ohne Stromnetz möglich ist. Die Gates-Stiftung finanziert solche Arbeiten nicht aus Neugier an Lipidchemie, sondern wegen dieser Rechnung. Der eigentliche Beitrag der Studie ist methodisch: Ein Modell, das aus wenigen Messungen lernt, verkürzt eine Formulierungssuche von Monaten auf Wochen – ein Muster, das weit über Impfstoffe hinausreicht.

Bis unabhängige Arbeitsgruppen die Formulierung nachbauen und größere Studien vorliegen, bleibt es das, was die Autoren selbst schreiben: ein früher Hinweis, kein fertiges Produkt.