Les chercheurs du LMU ont étudié comment les polymères cationiques s'organisent au niveau moléculaire lors du transport de médicaments à ARN.
Les polymères cationiques sont des outils prometteurs pour le transport de produits thérapeutiques à ARN ou de vaccins à ARN. Comme les nanoporteurs lipidiques, ils sont utilisés pour administrer des médicaments à ARNm. Les matériaux d'emballage nanoscopiques sont capables de protéger efficacement leur charge et de la livrer aux cellules cibles.
Nous fabriquons ce que l'on appelle des « ferries à gènes », dans lesquels toutes sortes d'acides nucléiques thérapeutiques peuvent être encapsulés pour un transport sécurisé jusqu'au site d'action. »
Professeur Olivia Merkel, chaire d'administration de médicaments à la faculté de chimie et de pharmacie de LMU
Cependant, pour améliorer encore l'efficacité de ces transbordeurs de gènes, il est important de comprendre comment ces particules s'organisent au niveau moléculaire, encapsulent l'ARN et le libèrent à nouveau – un aspect qui n'a pas encore été entièrement examiné. Merkel est la chercheuse principale d'une nouvelle étude qui a apporté de nouvelles informations sur l'organisation des nanoporteurs. L'étude a été réalisée dans le cadre de son projet de recherche ERC RatInhalRNA (Rational and Simulation-Supported Design of Inhalable RNA Nanocarriers) et les résultats ont été récemment publiés dans la revue Lettres nano.
« Notre recherche a utilisé une technique appelée dynamique moléculaire à gros grains (CG-MD) pour simuler et visualiser les particules », explique Merkel. L'accent a été spécifiquement mis sur l'impact des changements dans la structure du polymère et des conditions environnementales sur la formation des particules. Les simulations ont été étayées par des expériences en laboratoire humide utilisant la résonance magnétique nucléaire (RMN), qui ont confirmé que le CG-MD peut révéler des informations détaillées sur la structure et le comportement des nanoparticules d'ARN. « Cette étude met en évidence la valeur du CG-MD pour prédire et expliquer les propriétés des nano-formulations d'ARN, ce qui peut aider à concevoir de meilleurs systèmes pour de futures applications médicales », explique Merkel.
