Method Article

Ein Workflow zur Optimierung der Formulierung von Lipid-Nanopartikeln (LNP) unter Verwendung von Experimenten mit designten Mischungsprozessen und selbstvalidierten Ensemblemodellen (SVEM)

DOI:

10.3791/65200

August 18th, 2023

In This Article

Summary

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Dieses Protokoll bietet einen Ansatz zur Formulierungsoptimierung über Mischungs-, kontinuierliche und kategoriale Studienfaktoren, der subjektive Entscheidungen bei der Konstruktion des Versuchsdesigns minimiert. Für die Analysephase wird ein effektives und einfach zu handhabendes Modellierungsanpassungsverfahren verwendet.

Abstract

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Wir stellen einen Quality by Design (QbD)-ähnlichen Ansatz zur Optimierung von Lipid-Nanopartikel-Formulierungen (LNP) vor, der darauf abzielt, Wissenschaftlern einen zugänglichen Arbeitsablauf zu bieten. Die inhärente Beschränkung in diesen Studien, bei der die molaren Verhältnisse von ionisierbaren, Helfer- und PEG-Lipiden bis zu 100 % betragen müssen, erfordert spezielle Design- und Analysemethoden, um diese Mischungsbeschränkung zu berücksichtigen. Wir konzentrieren uns auf Lipid- und Prozessfaktoren, die üblicherweise bei der LNP-Designoptimierung verwendet werden, und bieten Schritte, die viele der Schwierigkeiten vermeiden, die traditionell bei der Planung und Analyse von Mischungsprozessexperimenten auftreten, indem wir raumfüllende Designs verwenden und den kürzlich entwickelten statistischen Rahmen der selbstvalidierten Ensemblemodelle (SVEM) verwenden. Neben der Erstellung optimaler Formulierungen erstellt der Workflow auch grafische Zusammenfassungen der angepassten statistischen Modelle, die die Interpretation der Ergebnisse vereinfachen. Die neu identifizierten Kandidatenformulierungen werden mit Bestätigungsläufen bewertet und können optional im Rahmen einer umfassenderen Zweitphasenstudie durchgeführt werden.

Introduction

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Lipid-Nanopartikel-Formulierungen (LNP) für In-vivo-Gentransfersysteme enthalten im Allgemeinen vier Bestandteile von Lipiden aus den Kategorien ionisierbare, Helfer- und PEG-Lipide 1,2,3. Unabhängig davon, ob diese Lipide allein oder gleichzeitig mit anderen Nicht-Mischungsfaktoren untersucht werden, erfordern Experimente für diese Formulierungen "Mischungs"-Designs, da - bei einer Kandidatenformulierung - das Erhöhen oder Verringern des Verhältnisses eines der Lipide notwendigerweise zu einer entsprechenden Abnahme oder Zunahme der Summe der Verhältnisse der andere....

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Protocol

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Der im Abschnitt "Repräsentative Ergebnisse" beschriebene Versuch wurde in Übereinstimmung mit dem Leitfaden für die Pflege und Verwendung von Versuchstieren durchgeführt, und die Verfahren wurden nach den Richtlinien unseres Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC) durchgeführt. 6-8 Wochen alte weibliche Balb/C-Mäuse wurden kommerziell beschafft. Die Tiere erhielten ad libitum Standardfutter und Wasser und wurden unter Standardbedingungen mit 12-stündigen Hell-Dunkel-Zyklen bei einer Temperatur von 65-75 °F (~18-23 °C) und 40-60% Luftfeuchtigkeit untergebracht.

1. Erfassung des Studienzwecks, der Antworten und der....

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Results

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Dieser Ansatz wurde für beide allgemein klassifizierten Lipidtypen validiert: MC3-ähnliche klassische Lipide und Lipidoide (z. B. C12-200), die im Allgemeinen aus der kombinatorischen Chemie stammen. Im Vergleich zu einer Benchmark-LNP-Formulierung, die mit einer One-Factor-at-a-Time-Methode (OFAT) entwickelt wurde, zeigen die durch unseren Workflow generierten Kandidatenformulierungen häufig Potenzverbesserungen von 4- bis 5-fach auf logarithmischer Skala, wie in den Luziferase-Messwerten der Mausleber in

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Discussion

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Moderne Software für die Planung und Analyse von Experimenten mit Mischungsprozessen ermöglicht es Wissenschaftlern, ihre Lipid-Nanopartikel-Formulierungen in einem strukturierten Arbeitsablauf zu verbessern, der ineffiziente OFAT-Experimente vermeidet. Der kürzlich entwickelte SVEM-Modellierungsansatz eliminiert viele der obskuren Regressionsmodifikationen und Modellreduktionsstrategien, die Wissenschaftler zuvor möglicherweise mit überflüssigen statistischen Überlegungen abgelenkt haben. Sobald die Ergebnisse gesammelt.......

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Disclosures

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Die experimentelle Designstrategie, die diesem Workflow zugrunde liegt, wurde in zwei Patentanmeldungen eingesetzt, bei denen einer der Autoren Erfinder ist. Darüber hinaus ist Adsurgo, LLC ein zertifizierter JMP-Partner. Die Entwicklung und Veröffentlichung dieses Papiers erfolgte jedoch ohne jegliche Form von finanziellen Anreizen, Ermutigungen oder anderen Anreizen durch JMP.

Acknowledgements

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Wir danken dem Herausgeber und den anonymen Gutachtern für Vorschläge, die den Artikel verbessert haben.

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
JMP Pro 17.1JMP Statistical Discovery LLC

References

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  1. Dolgin, E. Better lipids to power next generation of mRNA vaccines. Science. 376 (6594), 680-681 (2022).
  2. Hou, X., Zaks, T., Langer, R., Dong, Y. Lipid nanoparticles for mRNA delivery. Nature Reviews Materials. 6 (12), 1078-1094 (2021).
  3. Huang, X., et al.

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Lipid Nanoparticle FormulationMixture Process ExperimentsSpace Filling DesignSelf Validated Ensemble ModelsFormulation OptimizationQuality By DesignTernary PlotsProcess FactorsCandidate Optimal FormulationsStatistical Modeling

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