Bonne nouvelle pour le contrôle qualité de messenger RN

Tokyo, Japon – Des chercheurs de l’Université métropolitaine de Tokyo et du RIKEN CSRS ont développé une nouvelle plateforme analytique basée sur la chromatographie liquide, la spectrométrie de masse et l’analyse logicielle qui quantifie la structure des médicaments à base d’ARN messager (ARNm). Ils peuvent élucider les séquences d’ARNm tout en quantifiant le “coiffage” à une extrémité de la molécule et l’intégrité de la queue de l’autre, tous vitaux dans les produits pharmaceutiques à base d’ARNm. La méthode est une innovation cruciale pour le contrôle de la qualité dans les lignes de production.

L’ARN messager (ARNm) est une molécule vitale chargée de transmettre les informations de séquence stockées dans notre ADN aux ribosomes, la machinerie de fabrication des protéines de nos cellules. Cependant, l’ARNm ne doit pas nécessairement provenir de notre ADN ; en concevant artificiellement des molécules d’ARNm, nous pouvons l’utiliser comme un médicament qui permet à nos cellules de produire des structures protéiques spécifiques, comme des antigènes qui peuvent déclencher une réponse immunitaire et agir comme un vaccin. Les médicaments à base d’ARNm ont fait irruption dans la conscience publique en tant que composant principal des vaccins COVID-19 les plus efficaces. Ils présentent de nombreux avantages par rapport aux technologies concurrentes : ils sont considérés comme beaucoup plus sûrs, car ils ne s’intègrent pas dans le génome de la cellule hôte ; ils sont relativement faciles à fabriquer et à développer. Aujourd’hui, on dit que la technologie est prometteuse pour le traitement d’un large éventail d’autres maladies, notamment le cancer et les maladies métaboliques.

Mais avec le large déploiement de cette nouvelle technologie, des méthodes sont désormais nécessaires pour effectuer un contrôle qualité de manière plus efficace et efficiente. Les médicaments à base d’ARNm ont trois composants clés : la séquence, qui détermine quelles protéines sont synthétisées ; le coiffage en 5′, qui garantit que l’ARNm est lu efficacement pendant la traduction des protéines ; la queue poly (A), qui atténue la réponse immunitaire contre l’ARNm étranger lui-même. Tous les trois doivent être en bon état de fonctionnement pour que le traitement soit efficace. Cependant, il n’existe actuellement aucune méthode permettant de quantifier l’état des trois en une seule fois.

Désormais, une équipe dirigée par les Drs Masato Taoka de l’Université métropolitaine de Tokyo et Hiroshi Nakayama du RIKEN CSRS a développé une plateforme analytique combinant la chromatographie liquide, la spectrométrie de masse et l’analyse logicielle automatisée pour surveiller quantitativement les propriétés des molécules d’ARNm. La plate-forme de l’équipe combine deux innovations importantes. Tout d’abord, en utilisant la chromatographie liquide et la spectrométrie de masse, ils entreprennent une comparaison systématique de différents fragments d’une molécule d’ARNm à tester avec un ARNm de référence fragmenté de manière similaire marqué avec un isotope stable du carbone. Deuxièmement, l’analyse automatisée à l’aide du logiciel Ariadne permet de déterminer les structures à l’aide d’une base de données de séquences. L’équipe a découvert que leur plate-forme d’analyse pouvait attribuer avec succès la structure primaire de la référence, puis identifier rapidement même les changements les plus infimes dans la molécule d’ARNm testée, tout en fournissant des informations quantitatives sur le groupe de coiffage et de queue.

La méthode est applicable à une large gamme de longueurs et de séquences d’ARNm d’origines complètement différentes, ce qui permet d’analyser les trois parties en une seule fois. Il promet une efficacité inégalée dans la vérification de la qualité des médicaments à base d’ARNm, à la fois ceux qui sont actuellement en action et ceux qui restent à développer.

Clause de non-responsabilité: AAAS et EurekAlert ! ne sont pas responsables de l’exactitude des communiqués de presse publiés sur EurekAlert! par les institutions contributrices ou pour l’utilisation de toute information via le système EurekAlert.