
Crédits: CC0 Public Domain
Les microparticules offrent un moyen prometteur de délivrer plusieurs doses d’un médicament ou d’un vaccin à la fois, car elles peuvent être conçues pour libérer leur charge utile à des intervalles spécifiques. Cependant, les particules, qui ont à peu près la taille d’un grain de sable, peuvent être difficiles à injecter car elles peuvent se boucher dans une seringue typique.
Les chercheurs du MIT ont maintenant développé un modèle informatique qui peut les aider à améliorer l’injectabilité de ces microparticules et à prévenir le colmatage. Le modèle analyse une variété de facteurs, y compris la taille et la forme des particules, pour déterminer une conception optimale pour l’injectabilité.
Grâce à ce modèle, les chercheurs ont pu multiplier par six le pourcentage de microparticules qu’ils pouvaient injecter avec succès. Ils espèrent maintenant utiliser le modèle pour développer et tester des microparticules qui pourraient être utilisées pour administrer des médicaments d’immunothérapie contre le cancer, entre autres applications potentielles.
«Il s’agit d’un cadre qui peut nous aider avec certaines des technologies que nous avons développées en laboratoire et que nous essayons d’entrer dans la clinique», explique Ana Jaklenec, chercheuse au Koch Institute for Integrative Cancer Research du MIT. .
Jaklenec et Robert Langer, professeur de l’Institut David H. Koch au MIT, sont les auteurs principaux de l’étude, qui apparaît aujourd’hui dans Avancées scientifiques. L’auteur principal de l’article est l’étudiant diplômé du MIT Morteza Sarmadi.
Modèle de microparticules
Les microparticules varient en taille de 1 à 1 000 microns (millionièmes de mètre). De nombreux chercheurs travaillent sur l’utilisation de microparticules faites de polymères et d’autres matériaux pour délivrer des médicaments, et environ une douzaine de ces formulations de médicaments ont été approuvées par la FDA. Cependant, d’autres ont échoué en raison de la difficulté de les injecter.
« Le problème majeur est le colmatage, quelque part dans le système, qui ne permet pas de délivrer la dose complète », explique Jaklenec. « Beaucoup de ces médicaments ne parviennent pas à se développer en raison des difficultés liées à l’injectabilité. »
Ces médicaments sont généralement injectés par voie intraveineuse ou sous la peau. S’assurer que ces médicaments parviennent avec succès à leur destination est une étape clé du processus de développement de médicaments, mais c’est souvent le dernier et peut contrecarrer un traitement autrement prometteur, dit Sarmadi.
« L’injectabilité est un facteur majeur dans le succès d’un médicament, mais peu d’attention a été accordée à l’amélioration des techniques d’administration », dit-il. « Nous espérons que notre travail pourra améliorer la traduction clinique de formulations de médicaments à libération contrôlée nouvelles et avancées. »
Langer et Jaklenec ont travaillé sur le développement de microparticules creuses qui peuvent être remplies de doses multiples d’un médicament ou d’un vaccin. Ces particules peuvent être conçues pour libérer leurs charges utiles à différents moments, ce qui pourrait éliminer le besoin de multiples injections.
Pour améliorer l’injectabilité de ces microparticules et d’autres, les chercheurs ont analysé expérimentalement les effets de la modification de la taille et de la forme des microparticules, de la viscosité de la solution dans laquelle elles sont suspendues, ainsi que de la taille et de la forme de la seringue et de l’aiguille utilisées pour les délivrer. . Ils ont testé des cubes, des sphères et des particules cylindriques de différentes tailles et ont mesuré l’injectabilité de chacun.
Les chercheurs ont ensuite utilisé ces données pour former un type de modèle de calcul connu sous le nom de réseau neuronal pour prédire comment chacun de ces paramètres affecte l’injectabilité. Les facteurs les plus importants se sont avérés être la taille des particules, la concentration des particules dans la solution, la viscosité de la solution et la taille des aiguilles. Les chercheurs travaillant sur des microparticules délivrant des médicaments peuvent simplement entrer ces paramètres dans le modèle et obtenir une prédiction de la façon dont leurs particules seront injectables, ce qui leur permettra d’économiser le temps qu’ils auraient dû passer à construire différentes versions des particules et à les tester expérimentalement.
« Au lieu de passer par les expériences, et de faire des allers-retours, n’ayant aucune idée du succès du système, vous pouvez utiliser ce réseau de neurones et il peut vous guider, dès le début, pour avoir une compréhension du système », Sarmadi dit.
Augmentation de l’injectabilité
Les chercheurs ont également utilisé leur modèle pour explorer comment le changement de forme de la seringue pouvait affecter l’injectabilité. Ils ont trouvé une forme optimale qui ressemble à une buse, avec un large diamètre qui se rétrécit vers la pointe. En utilisant cette conception de seringue, les chercheurs ont testé l’injectabilité des microparticules qu’ils ont décrites dans un 2017 Science étude, et a constaté qu’ils ont augmenté le pourcentage de particules livrées de 15 pour cent à près de 90 pour cent.
« C’est une autre façon de maximiser les forces qui agissent sur les particules et poussent les particules vers l’aiguille », explique Sarmadi. « C’est un résultat prometteur qui montre qu’il y a une énorme marge d’amélioration dans l’injectabilité des systèmes de microparticules. »
Les chercheurs travaillent actuellement à la conception de systèmes optimisés pour l’administration de médicaments d’immunothérapie contre le cancer, qui peuvent aider à stimuler une réponse immunitaire qui détruit les cellules tumorales. Ils croient que ces types de microparticules pourraient également être utilisés pour administrer une variété de vaccins ou de médicaments, y compris des médicaments à petites molécules et des produits biologiques, qui comprennent de grosses molécules telles que des protéines.
Un pas de plus vers un traitement plus efficace de l’arthrose
« Modélisation, conception et cadre basé sur l’apprentissage automatique pour une injectabilité optimale des formulations de médicaments à base de microparticules » Avancées scientifiques (2020). avances.sciencemag.org/lookup… 1126 / sciadv.eabb6594
Fourni par le Massachusetts Institute of Technology
Citation: Aider les particules délivrant des médicaments à se faufiler à travers une seringue (2020, 8 juillet) récupéré le 8 juillet 2020 sur https://phys.org/news/2020-07-drug-delivering-particles-syringe.html
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