Una nueva herramienta de diseño de ARN mensajero contribuye al desarrollo de tratamientos eficaces
Una nueva herramienta de diseño de ARN mensajero (ARNm) aborda dos obstáculos importantes para el uso terapéutico del ARNm: la expresión eficaz de proteínas y la estabilidad estructural.
La pandemia de COVID-19 supuso un gran avance en el uso medicinal del ARNm. El campo emergente y en rápido desarrollo de la medicina basada en el ARN también incluye el uso del ARNm para administrar anticuerpos terapéuticos y fármacos contra el cáncer. Sin embargo, el uso clínico del ARNm supone un reto debido a la baja estabilidad de las moléculas de ARNm, la necesidad de una expresión eficaz de las proteínas terapéuticas a partir del ARNm y la necesidad de modular la respuesta inmunitaria al ARN extraño. Dado que un codón de tres nucleótidos adyacentes codifica cada aminoácido, y debido a las redundancias en este código genético, el número de moléculas de ARNm candidatas para expresar una proteína determinada es enorme e imposible de rastrear con las herramientas convencionales.
Un informe reciente publicado en Nature presenta una nueva herramienta de diseño de ARNm que tiene en cuenta tanto la necesidad de un uso óptimo de los codones para la expresión de proteínas como la estabilidad estructural. La nueva herramienta de diseño de ARNm identificó moléculas de ARNm candidatas para expresar la proteína Spike del SARS-CoV-2. El uso de la herramienta podría extenderse a la mayoría de las aplicaciones del ARNm en el mundo real, y podría incluso ser relevante para la herramienta de edición de nucleótidos CRISPR-Cas o el ARN autoamplificable.
Nuestro algoritmo LinearDesign tarda solo 11 minutos en procesar la proteína Spike y permite optimizar conjuntamente la estabilidad y el uso de codones. Tanto en las vacunas de ARNm contra la COVID-19 como en las del virus varicela-zóster, LinearDesign mejora sustancialmente la vida media del ARNm y la expresión proteica, y aumenta drásticamente el título de anticuerpos hasta 128 veces in vivo, en comparación con el punto de referencia de optimización de codones.
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