Los investigadores de la LMU investigaron cómo se organizan los polímeros catiónicos a nivel molecular durante el transporte de fármacos por ARN.
Los polímeros catiónicos son herramientas prometedoras para la administración de terapias de ARN o vacunas de ARN. Al igual que los nanoportadores de lípidos, se utilizan para administrar fármacos de ARNm. Los materiales de embalaje nanoscópicos pueden proteger eficazmente su carga y entregarla a las células objetivo. “Creamos los llamados ‘transbordadores de genes’, en los que se pueden unir todo tipo de ácidos nucleicos terapéuticos para un transporte seguro al lugar de acción”, explica la profesora Olivia Markle, catedrática de administración de fármacos en la Facultad de Química y Farmacia de la LMU.
Sin embargo, para mejorar aún más la función de estos transportadores de genes, se analiza cómo se organizan estas partículas a nivel molecular, encapsulan el ARN y lo liberan nuevamente, un aspecto que aún no se ha estudiado completamente. Merkel es la investigadora principal de un nuevo estudio que proporciona nuevos conocimientos sobre la organización de los nanoportadores. El estudio se llevó a cabo como parte de su proyecto de investigación del ERC RatInhalRNA (Diseño racional y apoyado por simulación de nanoportadores de ARN inhalables) y los resultados se publicaron recientemente en la revista nano letra.
“Nuestra investigación utilizó una técnica llamada dinámica molecular de grano grueso (CG-MD) para simular y visualizar las partículas”, explica Merkel. La atención se centró específicamente en cómo los cambios en la composición del polímero y las condiciones ambientales afectan la formación de partículas. Las simulaciones estuvieron respaldadas por experimentos de laboratorio húmedo que utilizaron resonancia magnética nuclear (RMN), que confirmaron que CG-MD podría revelar información detallada sobre la estructura y el comportamiento de las nanopartículas de ARN. “Este estudio destaca el valor de CG-MD para predecir y dilucidar las propiedades de las nanoformulaciones de ARN, que pueden ayudar a diseñar mejores sistemas para futuras aplicaciones médicas”, dijo Markel.