Las micropartículas ofrecen una forma prometedora de administrar múltiples dosis de un medicamento o vacuna a la vez, porque pueden diseñarse para liberar su carga útil a intervalos específicos. Sin embargo, las partículas, que son del tamaño de un grano de arena, pueden ser difíciles de inyectar porque pueden obstruirse en una jeringa típica.

Los investigadores del MIT han desarrollado un modelo computacional que puede ayudarlos a mejorar la inyectabilidad de tales micropartículas y prevenir la obstrucción. El modelo analiza una variedad de factores, incluyendo el tamaño y la forma de las partículas, para determinar un diseño óptimo para la inyectabilidad.

Usando este modelo, los investigadores lograron multiplicar por seis el porcentaje de micropartículas que pudieron inyectar con éxito. Ahora esperan usar el modelo para desarrollar y probar micropartículas que podrían usarse para administrar medicamentos de inmunoterapia contra el cáncer, entre otras aplicaciones potenciales.

"Este es un marco que puede ayudarnos con algunas de las tecnologías que hemos desarrollado en el laboratorio y que estamos tratando de introducir en la clínica, "dice Ana Jaklenec, científico investigador del Instituto Koch para la Investigación Integrativa del Cáncer del MIT.

Jaklenec y Robert Langer, el profesor del Instituto David H. Koch del MIT, son los autores principales del estudio, que aparece hoy en Avances de la ciencia . El autor principal del artículo es la estudiante graduada del MIT Morteza Sarmadi.

Modelo de micropartículas

Las micropartículas varían en tamaño de 1 a 1, 000 micrones (millonésimas de metro). Muchos investigadores están trabajando en el uso de micropartículas hechas de polímeros y otros materiales para administrar medicamentos, y la FDA ha aprobado alrededor de una docena de tales formulaciones de medicamentos. Sin embargo, otros han fallado por la dificultad de inyectarlos.

"El problema principal es la obstrucción, en algún lugar del sistema, que no permite administrar la dosis completa, ", Dice Jaklenec." Muchos de estos medicamentos no pasan del desarrollo debido a los desafíos de la inyectabilidad ".

Dichos medicamentos generalmente se inyectan por vía intravenosa o debajo de la piel. Asegurarse de que estos medicamentos lleguen con éxito a sus destinos es un paso clave en el proceso de desarrollo de medicamentos. pero es uno que a menudo se hace al final, y puede frustrar un tratamiento que de otro modo sería prometedor, Dice Sarmadi.

"La inyectabilidad es un factor importante en el éxito de un medicamento, pero se ha prestado poca atención a tratar de mejorar las técnicas de administración, ", dice. Esperamos que nuestro trabajo pueda mejorar la traducción clínica de formulaciones de fármacos de liberación controlada novedosos y avanzados".

Langer y Jaklenec han estado trabajando en el desarrollo de micropartículas huecas que se pueden llenar con múltiples dosis de un medicamento o vacuna. Estas partículas pueden diseñarse para liberar sus cargas útiles en diferentes momentos, lo que podría eliminar la necesidad de múltiples inyecciones.

Para mejorar la inyectabilidad de estas y otras micropartículas, los investigadores analizaron experimentalmente los efectos de alterar el tamaño y la forma de las micropartículas, la viscosidad de la solución en la que están suspendidos, y el tamaño y la forma de la jeringa y la aguja utilizadas para administrarlos. Probaron cubos, esferas y partículas cilíndricas de diferentes tamaños, y midió la inyectabilidad de cada uno.

Luego, los investigadores utilizaron estos datos para entrenar un tipo de modelo computacional conocido como red neuronal para predecir cómo cada uno de estos parámetros afecta la inyectabilidad. Los factores más importantes resultaron ser el tamaño de las partículas, concentración de partículas en la solución, viscosidad de la solución, y tamaño de la aguja. Los investigadores que trabajan en micropartículas que administran medicamentos pueden simplemente ingresar estos parámetros en el modelo y obtener una predicción de cuán inyectables serán sus partículas. ahorrando el tiempo que habrían tenido que dedicar a construir diferentes versiones de las partículas y probarlas experimentalmente.

"En lugar de realizar los experimentos, y yendo y viniendo, sin tener idea del éxito del sistema, puedes usar esta red neuronal y te puede guiar, Temprano, tener una comprensión del sistema, "Dice Sarmadi.

Aumento de la inyectabilidad

Los investigadores también utilizaron su modelo para explorar cómo el cambio de forma de la jeringa podría afectar la inyectabilidad. Se les ocurrió una forma óptima que se asemeja a una boquilla, con un diámetro ancho que se estrecha hacia la punta. Usando este diseño de jeringa, los investigadores probaron la inyectabilidad de las micropartículas que describieron en un 2017 Ciencias estudio, y encontraron que aumentaron el porcentaje de partículas entregadas del 15 por ciento a casi el 90 por ciento.

"Esta es otra forma de maximizar las fuerzas que actúan sobre las partículas y empujan las partículas hacia la aguja, ", Dice Sarmadi." Es un resultado prometedor que muestra que hay un gran margen de mejora en la inyectabilidad de los sistemas de micropartículas ".

Los investigadores ahora están trabajando en el diseño de sistemas optimizados para administrar medicamentos de inmunoterapia contra el cáncer, que puede ayudar a estimular una respuesta inmune que destruye las células tumorales. Creen que estos tipos de micropartículas también podrían usarse para administrar una variedad de vacunas o medicamentos, incluidos los fármacos de molécula pequeña y los productos biológicos, que incluyen moléculas grandes como proteínas.