LNP（脂質ナノ粒子）から 紐解くDDSの可能性

本セミナーでは、膨大な論文情報から入力した単語や文章に関連性の高い論文情報や遺伝子、疾患を即時に抽出する『仮説生成のための発見型概念検索AIシステム「KIBIT Amanogawa」』の概要と活用方法について、元基礎研究者で当システムのスペシャリストである萩原より紹介します。 今回は「LNP: lipid nanoparticle」をテーマに論文探索AIを活用します。 近年では、SARS-Cov2ウイルスに対するmRNAベースのワクチンに代表される核酸医薬の開発が加速しています。ただ、裸のRNAは免疫原性があり、酵素分解を受けやすく、細胞に取り込まれないなど課題があります。そのため、RNAなどの核酸を脂質を主成分とする直径10～1000nm程度のLNPにパッケージ化し、非ウイルス性のDDS（薬物送達システム）として利用しています。 ただ、LNPにも免疫刺激や目的外の標的へ送達、安定性など課題があり、工夫がまだ必要になっています。 今回はDDSにおけるLNPの最新知見について、デモンストレーションを通して、研究のヒントを得るための「KIBIT Amanogawa」の効果的な活用方法を紹介します。