por
Los investigadores del MIT ahora han desarrollado un modelo de computadora que puede ayudarlos a mejorar la inyectabilidad de estas micropartículas y prevenir la obstrucción. El modelo analiza una variedad de factores, incluido el tamaño y la forma de las partículas, para determinar un diseño óptimo para la inyectabilidad.
Gracias a este modelo, los investigadores pudieron multiplicar por seis el porcentaje de micropartículas que podían inyectar con éxito. Ahora esperan usar el modelo para desarrollar y probar micropartículas que podrían usarse para administrar medicamentos de inmunoterapia contra el cáncer, entre otras posibles aplicaciones.
"Este es un marco que puede ayudarnos con algunas de las tecnologías que hemos desarrollado en el laboratorio y que estamos tratando de ingresar a la clínica", dice Ana Jaklenec, investigadora del Instituto Koch para MIT Investigación Integral del Cáncer. .
Jaklenec y Robert Langer, profesor del Instituto David H. Koch del MIT, son los principales autores del estudio, que aparece hoy en Los científicos progresan. El autor principal del artículo es el estudiante graduado de Mez, Morteza Sarmadi.
Modelo de micropartículas
El tamaño de las micropartículas varía de 1 a 1000 micras (millonésimas de metro). Muchos investigadores están trabajando en el uso de micropartículas hechas de polímeros y otros materiales para administrar medicamentos, y la FDA ha aprobado una docena de formulaciones de medicamentos. Sin embargo, otros han fallado debido a la dificultad de inyectarlos.
"El principal problema es la obstrucción, en algún lugar del sistema, que no permite administrar la dosis completa", dice Jaklenec. "Muchos de estos medicamentos no se desarrollan después del desarrollo de la inyectabilidad".
Estos medicamentos generalmente se inyectan por vía intravenosa o debajo de la piel. Asegurar que estos medicamentos lleguen a su destino con éxito es un paso clave en el proceso de desarrollo de medicamentos, pero a menudo es el último y puede frustrar un tratamiento prometedor, dice Sarmadi.
"La inyectabilidad es un factor importante en el éxito de un medicamento, pero se ha prestado poca atención a mejorar las técnicas de administración", dijo. "Esperamos que nuestro trabajo mejore la traducción clínica de formulaciones de fármacos de liberación controlada nuevas y avanzadas".
Langer y Jaklenec trabajaron en el desarrollo de micropartículas huecas que se pueden llenar con múltiples dosis de un medicamento o vacuna. Estas partículas pueden diseñarse para liberar sus cargas útiles en diferentes momentos, lo que podría eliminar la necesidad de múltiples inyecciones.
Para mejorar la inyectabilidad de estas micropartículas y otras, los investigadores analizaron experimentalmente los efectos de cambiar el tamaño y la forma de las micropartículas, también la viscosidad de la solución en la que están suspendidas. que el tamaño y la forma de la jeringa y la aguja utilizadas para administrarlos. . Probaron cubos, esferas y partículas cilíndricas de diferentes tamaños y midieron la inyectabilidad de cada uno.
Luego, los investigadores utilizaron estos datos para formar un tipo de modelo computacional conocido como la red neuronal para predecir cómo cada uno de estos parámetros afecta la inyectabilidad. Los factores más importantes resultaron ser el tamaño de partícula, la concentración de las partículas en la solución, la viscosidad de la solución y el tamaño de las agujas. Los investigadores que trabajan en micropartículas que entregan medicamentos pueden simplemente ingresar estos parámetros en el modelo y obtener una predicción de cómo sus partículas serán inyectables, lo que les ahorrará el tiempo que deberían haber pasado en construya diferentes versiones de las partículas y pruébelas experimentalmente.
"En lugar de pasar por experimentos e ir y venir, sin tener idea del éxito del sistema, puede usar esta red neuronal y puede guiarlo, desde el principio, a tener comprensión del sistema ", dijo Sarmadi.
Inyectabilidad incrementada
Los investigadores también usaron su modelo para explorar cómo el cambio en la forma de la jeringa podría afectar la inyectabilidad. Encontraron una forma óptima que parece una boquilla, con un gran diámetro que se estrecha hacia la punta. Usando este diseño de jeringa, los investigadores probaron la inyectabilidad de las micropartículas que describieron en un 2017 Ciencias estudio, y descubrieron que aumentaron el porcentaje de partículas entregadas del 15 por ciento a casi el 90 por ciento.
"Esta es otra forma de maximizar las fuerzas que actúan sobre las partículas y empujan las partículas hacia la aguja", dice Sarmadi. "Este es un resultado prometedor que muestra que hay un gran margen para mejorar la inyectabilidad de los sistemas de micropartículas".
Los investigadores están trabajando actualmente en el diseño de sistemas optimizados para la administración de medicamentos de inmunoterapia contra el cáncer, que pueden ayudar a estimular una respuesta inmune que destruye las células tumorales. Creen que este tipo de micropartículas también podrían usarse para administrar una variedad de vacunas o medicamentos, incluidos medicamentos de molécula pequeña y productos biológicos, que incluyen moléculas grandes como proteínas.
La investigación fue financiada por la Fundación Bill y Melinda Gates, la subvención de apoyo (base) del Instituto Koch del Instituto Nacional del Cáncer y un premio de los Institutos Nacionales de Salud Ruth L. Kirschestein National Research Service Award.
