Як Gensaic змінює правила: ШІ та білкові «шатли» відкривають нові цілі для РНК‑терапій

Дослідження РНК‑терапій застрягали на етапі доставки – куди і як доправити крихкі молекули, щоб вони спрацювали там, де потрібно? Команда з MIT запускає інший підхід: штучний інтелект і керована еволюція допомагають створювати білкові «шатли» для цільової доставки РНК у конкретні тканини. Стартап Gensaic, заснований випускниками MIT, вже протестував понад 500 мільярдів білків і готує нові методи лікування метаболічних захворювань та не лише їх. Компанія працює самостійно й у партнерствах, серед яких – співпраця з Novo Nordisk із потенційними виплатами до 354 мільйонів доларів за кожну ціль.

Що сталося

Gensaic, заснована Лаві Еріссоном (MBA 2019), Уянгою Цедев (SM 2015, PhD 2021) та Джонатаном Хсу (PhD 2022), розбудовує платформу ШІ для розробки білкових переносників, що доставляють лікувальні молекули – зокрема РНК – у задані клітини та тканини. Фокус компанії змістився від доставки генних терапій до молекул на кшталт siRNA та RNAi, які зазвичай складно спрямувати поза печінкою. Платформа отримала назву FORGE – Functional Optimization by Recursive Genetic Evolution – і спирається на фаговий дисплей та «неупереджену» спрямовану еволюцію, щоб відібрати найефективніші білкові каркаси.

Як працює FORGE

Команда запускає одночасне змагання тисяч і мільйонів варіантів білків за здатність досягти заданих клітин. Повторювані цикли відбору дозволяють знаходити білки, які найкраще проникають у цільові тканини. За словами Gensaic, такий підхід у поєднанні з алгоритмами ШІ пришвидшує цикл «дизайн – перевірка – оптимізація» і розширює простір пошуку за межі звичних рішень.

Мультизадачність: один носій – кілька дій

Gensaic підкреслює, що її носії можуть переносити одразу кілька РНК‑молекул, утворюючи мультиплексні ліки. Ідея – поєднати в одному засобі різні механізми (наприклад, RNAi та малі активуючі РНК, saRNA) і водночас налаштувати багатотканинну селективність. Такий підхід націлений на складні системні хвороби, де одна мішень – замало.

Куди можуть дістатися нові «шатли»

• Мозок – напрям, традиційно «важкий» для доставки біомолекул.
• Скелетна м’язова тканина – потенціал для збереження м’язової маси.
• Жирова тканина – за словами засновників, наразі це унікальна можливість для білкового механізму доставки.

Опрацювання жирової й м’язової тканин може бути використане для контролю маси тіла, підтримання м’язів і профілактики станів на кшталт жирової хвороби печінки або остеопорозу.

«РНК перетворилася на клінічний клас молекул, безпечний і доступний до синтезу, з безпрецедентною специфічністю і зворотністю. Поєднуючи це з новою адресною доставкою, ми змінюємо терапевтичний ландшафт», – зазначає Лаві Еріссон.

Партнерство з Novo Nordisk: цифри і фокус

Співпраця, оголошена торік, стосується кардіометаболічних хвороб і передбачає виплати до 354 мільйонів доларів за кожну терапевтичну ціль у вигляді авансів і майлстоунів. У компанії наголошують: технологія доставки дозволяє працювати не лише з siRNA – спектр «вантажів» ширший, що відкриває додаткові підходи до лікування.

«На ринку ще немає клінічно схвалених препаратів із подвійно націленими siRNA та багатотканинним таргетингом. Ми зосереджені на метаболічних показаннях, де одночасно потрібні дві мішені і навіть комбінації тканин», – підкреслює Еріссон.

Хто стоїть за Gensaic

Засновники познайомилися у курсі MIT під керівництвом Гарві Лодіша та Ендрю Ло, після чого роками обговорювали комерціалізацію ідей. Дослідження Уянги Цедев у лабораторії Анджели Белчер охоплювали використання бактеріофагів як швидкореплікованих білкових частинок для доставки в «важкодоступні» зони, включно з мозком. Лаві Еріссон до MIT працював у Teva Pharmaceuticals, а у 2019 році очолив медичний і бізнес‑напрями в Iterative Health, де керував дослідженням за участю 1 400 пацієнтів і вивів програмний продукт компанії на ринок із регуляторним схваленням.

Дані та методи

• Технологічна база: фаговий дисплей і спрямована еволюція з ШІ‑підтримкою.
• Масштаб: понад 500 мільярдів білкових варіантів пройшли відбір.
• Платформа: FORGE – Functional Optimization by Recursive Genetic Evolution.

Чому це має значення

Точна доставка може одночасно підвищити ефективність відомих механізмів, знизити дози і, відповідно, побічні ефекти. Для пацієнтів із кардіометаболічними розладами це шанс на більш адресну терапію – з перспективою комбінувати кілька мішеней в одному курсі. Для індустрії це сигнал: таргетинг і носії стають не менш важливими за самі молекули‑препарати.