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高通量 LNP 篩選技術：條碼化（Barcoding）如何改變脂質奈米粒子研發

作家相片: Jason Lu
Jason Lu
1月18日
讀畢需時 5 分鐘

Diagram showing high-throughput LNP screening using DNA and mRNA barcoding. Includes tissue analysis, protein expression, and data analysis.



前言：核酸藥物真正的瓶頸，其實在「遞送」



mRNA 疫苗、siRNA 藥物、CRISPR 基因編輯等核酸藥物，已經徹底改變了現代醫療。然而，這些療法能否真正成功，關鍵往往不只在於「序列設計」，而是在於——核酸能不能被有效、安全且精準地送到正確的細胞與器官。


脂質奈米粒子（Lipid Nanoparticles, LNPs）目前仍是核酸藥物體內遞送的主流平台。透過包覆脆弱的核酸分子、避免體內降解，並促進細胞吸收，LNP 技術促成了 Onpattro®、Comirnaty® 與 Spikevax® 等關鍵產品的成功。


但 LNP 的設計本質上是一個高度多變、難以直覺優化的工程問題。

離子化脂質的化學結構、脂質比例、PEG 密度、脂肪酸尾端設計，只要稍有不同，就可能徹底改變：


  • 體內分佈（biodistribution）

  • 轉染效率

  • 免疫反應與毒性輪廓



過去，LNP 的篩選大多仰賴「一種配方對應一隻動物」的方式，搭配螢光或 luciferase reporter。這樣的流程不僅成本高、耗時長，也嚴重限制了可探索的配方空間。


近年來，DNA 與 mRNA 條碼（barcoding）技術的成熟，正式開啟了「高通量 LNP 篩選」的新時代。




第一部分：DNA 條碼技術——高通量 LNP 篩選的核心引擎




DNA Barcoding 的基本概念



DNA 條碼技術的核心概念非常直接：

將「具有獨特序列的短 DNA 片段」封裝進不同的 LNP 配方中，每一個條碼就代表一種特定配方。


研究人員可以將數十甚至數百種 LNP 同時混合後注射進單一動物體內，接著再從不同器官中萃取核酸，透過 qPCR、ddPCR 或次世代定序（NGS）定量各條碼的豐度。


這使得在完全相同的生物背景下，直接比較大量 LNP 配方的體內分佈成為可能。



DNA Barcoding 的關鍵優勢



  • 單一動物即可同時篩選 數十至數百種 LNP 配方

  • 大幅降低個體差異（inter-animal variability）

  • 可量化、器官層級的體內分佈分析

  • 顯著降低成本、動物使用數量與研發時間




條碼設計的基本原則



有效的 DNA 條碼系統通常具備以下特徵：


  • 長度約 100–120 bp 的合成 DNA

  • 兩端具通用引子（universal primer）

  • 不與基因體同源、無功能性、不易形成二級結構

  • 確保 PCR 或定序放大的效率一致




條碼化 LNP Library 的設計彈性



透過 DNA 條碼，研究人員可以同時評估高度多樣化的 LNP 組合，例如：


  • 不同離子化脂質（如 MC3、SM-102 或新型化學結構）

  • Helper lipid（DSPC、DOPE）

  • 膽固醇比例

  • PEG-lipid 種類與密度



每一種配方都對應一組獨立條碼，混合後一次完成體內實驗。



高通量體內篩選流程



  1. 製備並 QC 個別條碼化 LNP

  2. 將多種配方依比例混合

  3. 進行體內給藥（常見為靜脈注射）

  4. 採集器官（肝、脾、肺、淋巴結等）

  5. 萃取核酸

  6. 定量條碼訊號




案例研究：肺部專一性 LNP 的發現



2024 年發表於 Nature Communications 的研究中，研究團隊利用 DNA 條碼同時篩選 96 種 LNP 配方，成功鑑定出 CAD9 這種具高度肺部趨向性的離子化脂質，在肺部達到超過 90% 的蛋白表現集中度。


這類結果若使用傳統方法，幾乎不可能在合理時間內完成。



商用 LNP 的條碼化驗證



2025 年的研究進一步將 DNA 條碼技術應用於已上市的 LNP 產品（如 Onpattro®、Comirnaty®、Spikevax®），結果清楚顯示各產品具有穩定且可重現的體內分佈指紋，驗證了此平台的解析度與生物學可信度。



DNA Barcoding 的限制



優點


  • 極高通量

  • 可靠的體內分佈資訊

  • 易於擴展至大型 library



限制


  • 只能回答「去哪裡」，無法回答「做了什麼」

  • 無法直接反映蛋白轉譯或功能表現

  • 實驗設計與資料正規化需非常嚴謹





第二部分：胜肽編碼 mRNA 條碼——將遞送與功能連結




從分佈走向功能



DNA 條碼只能告訴我們 LNP 進入了哪些器官，卻無法判斷是否成功表現蛋白。為了解決這個缺口，研究人員發展出 胜肽編碼 mRNA 條碼（peptide-encoding mRNA barcodes）。


這類條碼本身就是可轉譯的 mRNA，能表現出短小且可被辨識的胜肽標籤。



條碼設計重點



  • 每個 mRNA 編碼 8–10 個胺基酸的獨特胜肽

  • 具最佳化 Kozak sequence 與起始／終止密碼

  • 避免已知免疫原性或不穩定序列




功能性篩選流程



  1. 將胜肽編碼 mRNA 包覆進 LNP

  2. 混合後進行體內投遞

  3. 於目標細胞中進行轉譯

  4. 萃取蛋白

  5. 透過 LC-MS 或 multiplex ELISA 定量胜肽




多重功能讀取的實證



近期研究顯示，此方法可同時量化多種 LNP 的蛋白表現效率，揭露許多僅靠 DNA 條碼無法看見的結構—功能關係，對 delivery optimization 極具價值。




DNA 條碼 vs. mRNA 勝肽條碼


特性

DNA 條碼

mRNA 勝肽條碼

通量

極高

高

體內分佈

✅

間接

功能性讀取

❌

✅

技術複雜度

較低

較高

資料深度

中

高

這兩者並非互斥，而是高度互補。




邁向智慧化、可預測的 LNP 設計



結合高通量條碼資料、組合式脂質化學、自動化與機器學習，LNP 設計正從「經驗試錯」邁向「資料驅動工程」。


條碼資料已開始被用於：


  • 建立器官趨向性的預測模型

  • 指引離子化脂質設計

  • 提前淘汰低潛力配方

  • 降低後期 CMC 風險





結語：LNP 的未來，是多工並行的設計科學



條碼化技術正在重新定義 LNP 研發流程：


  • DNA 條碼告訴我們 LNP 去了哪裡

  • mRNA 勝肽條碼告訴我們它是否真的發揮功能



兩者結合，使核酸遞送平台真正成為可擴展、可預測的工程系統。




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參考文獻



  • Xue et al., Nature Communications, 2024

  • Liu et al., Colloids and Surfaces B: Biointerfaces, 2025

  • Paunovska et al., Nano Letters, 2018

  • Dahlman et al., Nature Nanotechnology, 2020

  • Mitchell et al., Nature Reviews Drug Discovery, 2021



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