Comparación y validación de un flujo de trabajo de producción y caracterización de nanopartículas lipídicas de alto...

Área de la Ciencia:

• Nanomedicina
• Biotecnología
• Liberación de fármacos

Sus antecedentes:

• Las nanopartículas lipídicas (LNP) que transportan ARN son cruciales para la nanomedicina.
• La optimización de las formulaciones de LNP requiere la modificación de la carga útil, la composición lipídica y la producción.
• El cribado de alto rendimiento requiere métodos eficientes de caracterización de LNP.

Objetivo del estudio:

• Evaluar métodos de caracterización de LNP de alto rendimiento para compararlos con técnicas tradicionales.
• Evaluar la integración de sistemas automatizados en flujos de trabajo de formulación de LNP.
• Acelerar el pipeline de desarrollo de terapias de ARN.

Principales métodos:

• Se combinó un sistema microfluídico semiautomatizado con un instrumento de caracterización de alto rendimiento.
• Se utilizó la dispersión dinámica de la luz (DLS) de alto rendimiento en lector de placas para la medición del diámetro hidrodinámico.
• Se realizó un análisis independiente de los datos de la función de autocorrelación de DLS.
• Se emplearon ensayos basados en fluorescencia para la cuantificación de ARN.

Principales resultados:

• La DLS de alto rendimiento proporcionó datos de diámetro hidrodinámico comparables a los métodos convencionales, con tiempos de análisis más rápidos.
• Los ensayos de fluorescencia demostraron una mayor sensibilidad para la cuantificación de ARN en comparación con la DLS de alto rendimiento.
• El flujo de trabajo integrado agilizó con éxito la producción y caracterización de LNP.

Conclusiones:

• Los sistemas de caracterización de alto rendimiento pueden agilizar eficazmente el desarrollo de LNP y la selección de formulaciones.
• Estos métodos automatizados son comparables a las técnicas tradicionales y adecuados para flujos de trabajo traslacionales.
• La integración de la caracterización de alto rendimiento acelera el desarrollo de terapias basadas en ARN.