Генеративен дизайн на антитела: Когато AI срещне ДНК

• Автор:
• име Автор

  Quantumrun Foresight
• Септември 7, 2023

Резюме на прозрението

Проектирането на антитела с помощта на генеративен изкуствен интелект (AI) за създаване на нови антитела, които превъзхождат традиционните, може да ускори и намали разходите за разработване на терапевтични антитела. Този пробив може да направи персонализираните лечения осъществими и потенциално да подобри медицинските резултати, като същевременно повиши икономическата продуктивност чрез намалено бреме на болестите. Подобен напредък обаче има свързани предизвикателства, включително изместване на работа, опасения за поверителността на данните и етични дебати относно достъпа до персонализирани лечения.

Генеративен контекст на проектиране на антитела

Антителата са защитни протеини, създадени от нашата имунна система, които елиминират вредните вещества, като се свързват с тях. Антителата често се използват в терапевтични приложения поради техните уникални характеристики, включително намалени имуногенни отговори и повишена специфичност към таргетните антигени. Началната фаза в разработването на лекарство за антитяло включва идентифицирането на основна молекула. 

Тази молекула обикновено се открива чрез скрининг на обширни библиотеки от различни варианти на антитела срещу специфичен целеви антиген, което може да отнеме много време. Последващото развитие на молекулата също е дълъг процес. Следователно е изключително важно да се разработят по-бързи методи за разработване на лекарства за антитела.

Absci Corp, компания, базирана в Ню Йорк и Вашингтон, направи пробив през 2023 г., когато използва генеративен AI модел за проектиране на нови антитела, които се свързват по-здраво със специфичен рецептор, HER2, отколкото традиционните терапевтични антитела. Интересното е, че този проект започна с премахването на всички съществуващи данни за антитела, което попречи на AI просто да дублира известни ефективни антитела. 

Антителата, проектирани от системата за изкуствен интелект на Absci, бяха отличителни, без известни двойници, което подчертава тяхната новост. Тези създадени от изкуствен интелект антитела също имат висока оценка за „естественост“, което предполага лекота на развитие и потенциал за предизвикване на стабилни имунни отговори. Това пионерско използване на AI за проектиране на антитела, които функционират толкова добре или по-добре от творенията на нашето тяло, може драстично да намали времето и разходите за терапевтично разработване на антитела.

Разрушително въздействие

Генеративният дизайн на антитела има значителни обещания за бъдещето на медицината, особено за персонализирани лечения. Тъй като имунният отговор на всеки човек може да варира значително, създаването на индивидуални лечения, съобразени със специфичните имунни характеристики на индивида, става възможно с тази технология. Например, изследователите биха могли да проектират конкретни антитела, които се свързват с уникалните ракови клетки в даден пациент, осигурявайки силно индивидуализиран план за лечение. 

Традиционното разработване на лекарства е скъп, отнемащ време процес с висок процент на неуспех. Generative AI може да ускори процеса чрез бързо идентифициране на потенциални кандидати за антитела, драстично намаляване на разходите и потенциално увеличаване на процента на успех. Освен това антителата, създадени от AI, могат да бъдат модифицирани и адаптирани по-бързо в отговор на всяка резистентност, която целевите патогени развиват. Тази гъвкавост е жизненоважна при бързо развиващи се болести, както се наблюдава по време на пандемията COVID-19.

За правителствата възприемането на генеративен ИИ в дизайна на антитела може да повлияе на общественото здраве. Не само може да ускори реакцията на здравни кризи, но може също така да направи здравеопазването по-достъпно. Традиционно много нови лекарства са непосилно скъпи поради високите разходи за разработка и необходимостта фармацевтичните компании да възстановят инвестициите си. Въпреки това, ако AI може да намали тези разходи и да ускори графика за разработване на лекарства, спестяванията могат да бъдат прехвърлени на пациентите, което прави новите лечения по-достъпни. Освен това бързото реагиране на възникващи заплахи за здравето може значително да намали тяхното въздействие върху обществото, повишавайки националната сигурност.

Последици от генеративния дизайн на антитела

По-широките последици от генеративния дизайн на антитела могат да включват: 

• Лица, които получават достъп до персонализирани медицински лечения, водещи до подобрени резултати от здравеопазването и очаквана продължителност на живота.
• Доставчиците на здравно осигуряване намаляват ставките на премиите поради по-рентабилни лечения и по-добри здравни резултати.
• Намаляване на общественото бреме на болестите, което води до повишена производителност и икономически растеж.
• Генериране на нови работни места и професии, фокусирани върху пресечната точка на AI, биология и медицина, допринасяйки за диверсифициран пазар на труда.
• Правителствата са по-добре оборудвани да реагират на биологични заплахи или пандемии, което води до повишена национална сигурност и устойчивост на обществото.
• Фармацевтичните компании преминават към по-устойчиви и ефективни изследователски практики поради намаляването на тестовете върху животни и потреблението на ресурси.
• Университети и образователни институции, адаптиращи учебните програми, за да включват AI и дизайн на антитела, насърчавайки ново поколение интердисциплинарни учени.
• Рискове, свързани с поверителността и сигурността на данните, тъй като са необходими повече здравни и генетични данни за персонализиран дизайн на антитела.
• Политически и етични последици около достъпа до персонализирани лечения, водещи до дебати относно справедливостта и справедливостта в здравеопазването.

Въпроси за разглеждане

• Ако работите в здравеопазването, как иначе генеративният дизайн на антитела може да подобри резултатите за пациентите?
• Как правителствата и изследователите могат да работят заедно, за да увеличат ползите от тази технология?