近日，凯发k8国家纳米凯发k8中心成功创建了一种基于脂质空间构象的人工智能（AI）全新模型，通过精准解析可电离脂质的三维空间构象，成功攻克了脂质纳米颗粒（LNP）在mRNA药物递送中存在的转染效率低下与难以精准靶向两大难题，为下一代mRNA疗法的发展开辟了新路径。

传统LNP设计和AI模型构建多聚焦于可电离脂质的二维化学结构，团队首次将可电离脂质的空间构象引入AI模型，通过构建可电离脂质分子文库，并利用分子动力学模拟等技术勾勒分子动态3D构象，将数据转化为二维密度图像用于AI模型构建。优选后的AI模型成功筛选出转染效率更高、且具有器官靶向功能的新LNP。

在应用验证层面，团队利用优选的LNP构建的mRNA肿瘤疫苗在黑色素瘤小鼠模型中展现出显著治疗效果。试验结果表明，该mRNA疫苗成功激活了强效T细胞免疫应答，并诱导高水平特异性抗体产生，实现体液免疫与细胞免疫的双重激活，有效抑制肿瘤生长，并为小鼠提供了长期免疫保护。

研究首次将可电离脂质的设计逻辑从“二维化学结构”的经验摸索，拓展至“三维空间构象”的AI精准解析及预测。研究不仅解析了可电离脂质在mRNA递送过程中实现溶酶体逃逸的核心分子机制，也成功突破mRNA药物的肝外器官靶向递送难题，为基因编辑、蛋白替代疗法、体内CAR-T治疗等前沿领域提供了兼具高效性与安全性的递送解决方案。

相关研究成果发表在《自然-生物医学工程》（Nature Biomedical Engineering）上。研究工作得到国家重点研发计划、国家自然凯发k8基金、北京市自然凯发k8基金、京津冀基础研究合作专项项目等的支持。

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可电离脂质AI预测模型构建