Method Article

Um fluxo de trabalho para otimização de formulação de nanopartículas lipídicas (LNP) usando experimentos de processo de mistura projetados e modelos de conjunto autovalidados (SVEM)

DOI:

10.3791/65200

August 18th, 2023

In This Article

Summary

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Este protocolo fornece uma abordagem para otimização de formulação sobre fatores de estudo de mistura, contínuos e categóricos que minimiza escolhas subjetivas na construção do planejamento experimental. Para a fase de análise, um procedimento de ajuste de modelagem eficaz e fácil de usar é empregado.

Abstract

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Apresentamos uma abordagem no estilo Quality by Design (QbD) para otimizar formulações de nanopartículas lipídicas (LNP), com o objetivo de oferecer aos cientistas um fluxo de trabalho acessível. A restrição inerente a esses estudos, onde as razões molares de lipídios ionizáveis, auxiliares e PEG devem somar até 100%, requer planejamento especializado e métodos de análise para acomodar essa restrição de mistura. Com foco nos fatores lipídicos e de processo que são comumente usados na otimização do projeto LNP, fornecemos etapas que evitam muitas das dificuldades que tradicionalmente surgem no projeto e na análise de experimentos de processo de mistura, empregando projetos de preenchimento de espaço e utilizando a estrutura estatística recentemente desenvolvida de modelos de conjunto autovalidados (SVEM). Além de produzir formulações ótimas candidatas, o fluxo de trabalho também constrói resumos gráficos dos modelos estatísticos ajustados que simplificam a interpretação dos resultados. As formulações candidatas recém-identificadas são avaliadas com provas de confirmação e, opcionalmente, podem ser conduzidas no contexto de um estudo de segunda fase mais abrangente.

Introduction

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Formulações de nanopartículas lipídicas (LNP) para sistemas de liberação gênica in vivo geralmente envolvem quatro lipídios constituintes das categorias de lipídios ionizáveis, auxiliares e PEG 1,2,3. Quer esses lipídios estejam sendo estudados isoladamente ou simultaneamente com outros fatores não-misturados, experimentos para essas formulações requerem desenhos de "mistura", porque - dada uma formulação candidata - aumentar ou diminuir a proporção de qualquer um dos lipídios leva necessariamente a uma diminuição ou aumento correspondente na soma das proporções dos ....

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Protocol

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O experimento descrito na seção Resultados Representativos foi realizado de acordo com o Guia para o Cuidado e Uso de Animais de Laboratório e os procedimentos foram realizados seguindo as diretrizes estabelecidas pela nossa Comissão Institucional de Cuidados e Uso de Animais (IACUC). Camundongos Balb/C fêmeas com 6-8 semanas de idade foram obtidas comercialmente. Os animais receberam ração padrão ad libitum e água e foram alojados em condições padrão com ciclos claro/escuro de 12 horas, a uma temperatura de 65-75 °F (~18-23 °C) com 40-60% de umidade.

1. Registro do objetivo, respostas e fatores do estudo

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Results

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Essa abordagem foi validada em ambos os tipos de lipídios amplamente classificados: lipídios clássicos semelhantes ao MC3 e lipidoides (por exemplo, C12-200), geralmente derivados da química combinatória. Em comparação com uma formulação LNP de referência desenvolvida usando um método One Factor at a Time (OFAT), as formulações candidatas geradas por meio de nosso fluxo de trabalho frequentemente demonstram melhorias de potência de 4 a 5 vezes em uma escala logarítmica, como mostrado nas leituras de luciferase hepática d.......

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Discussion

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Um software moderno para o projeto e análise de experimentos de processo de mistura possibilita que os cientistas melhorem suas formulações de nanopartículas lipídicas em um fluxo de trabalho estruturado que evita experimentos ineficientes de OFAT. A abordagem de modelagem SVEM recentemente desenvolvida elimina muitas das modificações de regressão arcana e estratégias de redução de modelo que podem ter distraído os cientistas com considerações estatísticas estranhas. Uma vez que os resultados são coletados, a estrutura d.......

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Disclosures

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A estratégia de planejamento experimental subjacente a esse fluxo de trabalho foi empregada em dois pedidos de patente nos quais um dos autores é inventor. Além disso, a Adsurgo, LLC é um parceiro JMP certificado. No entanto, o desenvolvimento e a publicação deste artigo foram realizados sem qualquer forma de incentivo financeiro, incentivo ou outros incentivos da JMP.

Acknowledgements

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Agradecemos ao editor e aos pareceristas anônimos pelas sugestões que melhoraram o artigo.

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
JMP Pro 17.1JMP Descoberta Estatística 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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