Generativní návrh protilátek: Když se AI setká s DNA

• Autor:
• jméno autora

  Quantumrun Foresight
• Září 7, 2023

Shrnutí statistik

Návrh protilátek využívající generativní umělou inteligenci (AI) k vytvoření nových protilátek, které překonávají tradiční protilátky, může urychlit a snížit náklady na vývoj terapeutických protilátek. Tento průlom může učinit personalizovanou léčbu proveditelnou a potenciálně zlepšit lékařské výsledky a zároveň zvýšit ekonomickou produktivitu prostřednictvím snížení zátěže nemocí. S takovými pokroky jsou však spojeny problémy, včetně přesunu zaměstnání, obav o ochranu osobních údajů a etických debat o přístupu k personalizované léčbě.

Kontext návrhu generativní protilátky

Protilátky jsou ochranné proteiny vytvořené naším imunitním systémem, které eliminují škodlivé látky tím, že se na ně navážou. Protilátky se často používají v terapeutických aplikacích kvůli jejich jedinečným vlastnostem, včetně snížených imunogenních odpovědí a zvýšené specifity k cílovým antigenům. Počáteční fáze při vývoji protilátkového léku zahrnuje identifikaci hlavní molekuly. 

Tato molekula se typicky nachází screeningem rozsáhlých knihoven různých variant protilátek proti specifickému cílovému antigenu, což může být časově náročné. Následný vývoj molekuly je také zdlouhavý proces. Proto je klíčové navrhnout rychlejší metody pro vývoj protilátek.

Absci Corp, společnost se sídlem v New Yorku a Washingtonu, učinila průlom v roce 2023, když použila generativní model AI k navržení nových protilátek, které se vážou těsněji na specifický receptor HER2 než tradiční terapeutické protilátky. Zajímavé je, že tento projekt začal odstraněním všech existujících údajů o protilátkách, čímž se zabránilo AI pouze duplikovat známé účinné protilátky. 

Protilátky navržené Absciho AI systémem byly výrazné, bez známých protějšků, což zdůrazňovalo jejich novost. Tyto protilátky navržené s umělou inteligencí také dosáhly vysokého hodnocení "přirozenosti", což naznačuje snadnost vývoje a potenciál vyvolat robustní imunitní reakce. Toto průkopnické použití AI k navrhování protilátek, které fungují stejně nebo lépe než výtvory našeho těla, může drasticky zkrátit čas a náklady na vývoj terapeutických protilátek.

Rušivý dopad

Generativní návrh protilátek je značným příslibem pro budoucnost medicíny, zejména pro personalizovanou léčbu. Vzhledem k tomu, že imunitní reakce každého člověka se může výrazně lišit, je s touto technologií možné vytvářet léčbu na míru přizpůsobenou specifickým imunitním charakteristikám jednotlivce. Výzkumníci by například mohli navrhnout konkrétní protilátky, které se vážou na jedinečné rakovinné buňky u pacienta, a poskytnout tak vysoce individualizovaný léčebný plán. 

Tradiční vývoj léků je nákladný, časově náročný proces s vysokou mírou selhání. Generativní AI může urychlit proces tím, že rychle identifikuje potenciální kandidáty protilátek, dramaticky sníží náklady a potenciálně zvýší míru úspěšnosti. Navíc protilátky navržené AI mohou být modifikovány a adaptovány rychleji v reakci na jakoukoli rezistenci, kterou si cílové patogeny vyvinou. Tato agilita je zásadní u rychle se vyvíjejících nemocí, jak bylo svědkem během pandemie COVID-19.

Pro vlády může zahrnutí generativní AI do návrhu protilátek ovlivnit veřejné zdraví. Nejen, že může urychlit reakci na zdravotní krize, ale může také učinit zdravotní péči dostupnější. Tradičně je mnoho nových léků neúměrně drahých kvůli vysokým nákladům na vývoj a potřebě farmaceutických společností vrátit své investice. Pokud však umělá inteligence dokáže snížit tyto náklady a urychlit časovou osu vývoje léku, úspory by se mohly přenést na pacienty, čímž by se nová léčba stala dostupnější. Navíc rychlá reakce na vznikající zdravotní hrozby může výrazně snížit jejich společenský dopad a posílit národní bezpečnost.

Důsledky generativního designu protilátek

Širší důsledky generativního designu protilátek mohou zahrnovat: 

• Jednotlivci získají přístup k personalizovanému lékařskému ošetření, jehož výsledkem jsou lepší výsledky zdravotní péče a očekávaná délka života.
• Poskytovatelé zdravotního pojištění snižují sazby pojistného kvůli nákladově efektivnější léčbě a lepším zdravotním výsledkům.
• Snížení společenské zátěže nemocí vedoucí ke zvýšení produktivity a hospodářského růstu.
• Generování nových pracovních míst a profesí zaměřených na průnik AI, biologie a medicíny, přispívající k diverzifikovanému trhu práce.
• Vlády jsou lépe vybaveny k tomu, aby mohly reagovat na biologické hrozby nebo pandemie vedoucí ke zvýšení národní bezpečnosti a odolnosti společnosti.
• Farmaceutické společnosti se posouvají směrem k udržitelnějším a účinnějším výzkumným postupům kvůli poklesu testování na zvířatech a spotřebě zdrojů.
• Univerzity a vzdělávací instituce přizpůsobují osnovy tak, aby zahrnovaly AI a design protilátek, a podporují tak novou generaci interdisciplinárních vědců.
• Rizika spojená se soukromím a bezpečností dat, protože pro personalizovaný návrh protilátek je potřeba více zdravotních a genetických dat.
• Politické a etické důsledky týkající se přístupu k personalizované léčbě vedou k debatám o rovnosti a spravedlnosti ve zdravotnictví.

Otázky k zamyšlení

• Pokud pracujete ve zdravotnictví, jak jinak by mohl generativní návrh protilátek zlepšit výsledky pacientů?
• Jak by mohly vlády a výzkumníci spolupracovat na rozšíření výhod této technologie?