Generativni dizajn antitijela: Kada se AI sretne sa DNK

• Autor:
• Ime autora

  Quantumrun Foresight
• Septembar 7, 2023

Sažetak uvida

Dizajn antitijela pomoću generativne umjetne inteligencije (AI) za stvaranje novih antitijela koja nadmašuju tradicionalna može ubrzati i smanjiti troškove terapijskog razvoja antitijela. Ovaj proboj može učiniti personalizirane tretmane izvodljivim i potencijalno poboljšati medicinske ishode uz povećanje ekonomske produktivnosti kroz smanjeno opterećenje bolesti. Međutim, takav napredak ima povezane izazove, uključujući premještanje posla, zabrinutost za privatnost podataka i etičke rasprave o pristupu personaliziranim tretmanima.

Kontekst dizajna generativnog antitijela

Antitela su zaštitni proteini koje stvara naš imuni sistem koji eliminišu štetne supstance vezujući se za njih. Antitijela se često koriste u terapijskim aplikacijama zbog svojih jedinstvenih karakteristika, uključujući smanjene imunogene odgovore i povećanu specifičnost za ciljne antigene. Početna faza u razvoju lijeka protiv antitijela uključuje identifikaciju glavnog molekula. 

Ovaj molekul se obično nalazi skriningom opsežnih biblioteka različitih varijanti antitijela protiv specifičnog ciljnog antigena, što može biti dugotrajno. Naredni razvoj molekula je takođe dugotrajan proces. Stoga je ključno osmisliti brže metode za razvoj lijekova protiv antitijela.

Absci Corp, kompanija sa sjedištem u New Yorku i Washingtonu, napravila je proboj 2023. godine kada je upotrijebila generativni AI model za dizajniranje novih antitijela koja se čvršće vezuju za specifični receptor, HER2, nego tradicionalna terapeutska antitijela. Zanimljivo je da je ovaj projekat započeo uklanjanjem svih postojećih podataka o antitelima, sprečavajući AI da samo duplira poznata efikasna antitela. 

Antitela dizajnirana od strane Abscijevog AI sistema bila su karakteristična, bez poznatih pandana, što je naglašavalo njihovu novost. Ova antitijela dizajnirana od umjetne inteligencije također su postigla visoke rezultate na "prirodnosti", sugerirajući lakoću razvoja i potencijal da izazovu snažan imunološki odgovor. Ova pionirska upotreba umjetne inteligencije za dizajniranje antitijela koja funkcionišu jednako dobro ili bolje od kreacija našeg tijela može drastično smanjiti vrijeme i trošak terapijskog razvoja antitijela.

Ometajući uticaj

Dizajn generativnog antitijela ima značajna obećanja za budućnost medicine, posebno za personalizirane tretmane. Budući da imunološki odgovor svake osobe može značajno varirati, stvaranje tretmana po mjeri prilagođenih specifičnim imunološkim karakteristikama pojedinca postaje moguće uz ovu tehnologiju. Na primjer, istraživači bi mogli dizajnirati određena antitijela koja se vezuju za jedinstvene ćelije raka kod pacijenta, pružajući visoko individualizirani plan liječenja. 

Tradicionalni razvoj lijekova je skup, dugotrajan proces sa velikom stopom neuspjeha. Generativna AI može ubrzati proces brzim identificiranjem potencijalnih kandidata za antitijela, dramatično smanjenjem troškova i potencijalno povećanjem stope uspjeha. Dodatno, AI dizajnirana antitijela mogu se brže modificirati i prilagoditi kao odgovor na bilo kakvu otpornost koju razviju ciljni patogeni. Ova agilnost je od vitalnog značaja za bolesti koje se brzo razvijaju, kao što smo svjedočili tokom pandemije COVID-19.

Za vlade, prihvaćanje generativne AI u dizajnu antitijela može utjecati na javno zdravlje. Ne samo da može ubrzati odgovor na zdravstvene krize, već može i učiniti zdravstvenu zaštitu dostupnijom. Tradicionalno, mnogi novi lijekovi su pretjerano skupi zbog visokih troškova razvoja i potrebe farmaceutskih kompanija da nadoknade svoja ulaganja. Međutim, ako AI može smanjiti ove troškove i ubrzati vremenski okvir razvoja lijekova, uštede bi se mogle prenijeti na pacijente, čineći nove tretmane pristupačnijim. Štaviše, brzo reagovanje na nove zdravstvene pretnje može značajno smanjiti njihov društveni uticaj, poboljšavajući nacionalnu bezbednost.

Implikacije dizajna generativnih antitijela

Šire implikacije dizajna generativnog antitijela mogu uključivati: 

• Pojedinci dobivaju pristup personaliziranim medicinskim tretmanima što rezultira poboljšanim ishodima zdravstvene zaštite i očekivanim životnim vijekom.
• Pružaoci zdravstvenog osiguranja snižavaju stope premija zbog isplativijih tretmana i boljih zdravstvenih ishoda.
• Smanjenje društvenog tereta bolesti koje vodi povećanju produktivnosti i ekonomskom rastu.
• Generisanje novih poslova i zanimanja fokusiranih na raskrsnicu AI, biologije i medicine, doprinoseći diversifikovanom tržištu rada.
• Vlade su bolje opremljene da odgovore na biološke prijetnje ili pandemije koje dovode do poboljšane nacionalne sigurnosti i otpornosti društva.
• Farmaceutske kompanije prelaze na održivije i efikasnije istraživačke prakse zbog smanjenja testiranja na životinjama i potrošnje resursa.
• Univerziteti i obrazovne institucije prilagođavaju nastavne planove i programe kako bi uključili AI i dizajn antitijela, podstičući novu generaciju interdisciplinarnih naučnika.
• Rizici povezani s privatnošću i sigurnošću podataka jer je potrebno više zdravstvenih i genetskih podataka za personalizirani dizajn antitijela.
• Političke i etičke implikacije oko pristupa personaliziranim tretmanima dovode do debata o jednakosti i pravednosti zdravstvene zaštite.

Pitanja koja treba razmotriti

• Ako radite u zdravstvu, kako bi inače generativni dizajn antitijela mogao poboljšati ishode pacijenata?
• Kako vlade i istraživači mogu raditi zajedno na povećanju prednosti ove tehnologije?