Generativt antistofdesign: Når AI møder DNA

• Forfatter:
• Forfatter navn

  Quantumrun Foresight
• September 7, 2023

Oversigt over indsigt

Antistofdesign ved hjælp af generativ kunstig intelligens (AI) til at skabe nye antistoffer, der udkonkurrerer traditionelle, kan fremskynde og reducere omkostningerne ved terapeutisk antistofudvikling. Dette gennembrud kan gøre personaliserede behandlinger mulige og potentielt forbedre medicinske resultater og samtidig øge den økonomiske produktivitet gennem reduceret sygdomsbyrde. Sådanne fremskridt har imidlertid forbundet udfordringer, herunder jobforskydning, bekymringer om databeskyttelse og etiske debatter om adgang til personlig behandling.

Generativ antistofdesign kontekst

Antistoffer er beskyttende proteiner skabt af vores immunsystem, der eliminerer skadelige stoffer ved at binde sig til dem. Antistoffer anvendes ofte i terapeutiske anvendelser på grund af deres unikke egenskaber, herunder reducerede immunogene responser og øget specificitet over for målantigener. Den indledende fase i udviklingen af ​​et antistoflægemiddel involverer identifikation af et hovedmolekyle. 

Dette molekyle findes typisk ved at screene omfattende biblioteker af forskellige antistofvarianter mod et specifikt målantigen, hvilket kan være tidskrævende. Molekylets efterfølgende udvikling er også en langvarig proces. Derfor er det afgørende at udtænke hurtigere metoder til udvikling af antistoflægemidler.

Absci Corp, et firma baseret i New York og Washington, fik et gennembrud i 2023, da de brugte en generativ AI-model til at designe nye antistoffer, der binder tættere til en specifik receptor, HER2, end traditionelle terapeutiske antistoffer. Interessant nok begyndte dette projekt med fjernelse af alle eksisterende antistofdata, hvilket forhindrede AI i blot at duplikere kendte effektive antistoffer. 

Antistofferne designet af Abscis AI-system var karakteristiske uden kendte modstykker, hvilket understregede deres nyhed. Disse AI-designede antistoffer scorede også højt på "naturlighed", hvilket tyder på let udvikling og potentialet til at inducere robuste immunresponser. Denne banebrydende brug af kunstig intelligens til at designe antistoffer, der fungerer lige så godt eller bedre end vores krops kreationer, kan reducere tiden og udgifterne til terapeutisk antistofudvikling drastisk.

Forstyrrende påvirkning

Generativt antistofdesign har betydelige løfter for fremtidens medicin, især for personlige behandlinger. Da hver persons immunrespons kan variere betydeligt, bliver det muligt at skabe skræddersyede behandlinger skræddersyet til en persons specifikke immunkarakteristika med denne teknologi. For eksempel kunne forskere designe særlige antistoffer, der binder til de unikke kræftceller i en patient, hvilket giver en meget individualiseret behandlingsplan. 

Traditionel lægemiddeludvikling er en dyr, tidskrævende proces med en høj fejlrate. Generativ AI kan accelerere processen ved hurtigt at identificere potentielle antistofkandidater, dramatisk reducere omkostningerne og potentielt øge succesraten. Derudover kan AI-designede antistoffer modificeres og tilpasses hurtigere som reaktion på enhver resistens, som målpatogenerne udvikler. Denne smidighed er afgørende for sygdomme, der udvikler sig hurtigt, som man kunne se under COVID-19-pandemien.

For regeringer kan det påvirke folkesundheden at omfavne generativ AI i antistofdesign. Det kan ikke kun fremskynde reaktionen på sundhedskriser, men det kan også gøre sundhedsvæsenet mere tilgængeligt. Traditionelt er mange nye lægemidler uoverkommeligt dyre på grund af de høje udviklingsomkostninger og behovet for, at medicinalvirksomheder skal tjene deres investering tilbage. Men hvis kunstig intelligens kan reducere disse omkostninger og fremskynde lægemiddeludviklingens tidslinje, kan besparelserne blive givet videre til patienterne, hvilket gør nye behandlinger mere overkommelige. Desuden kan en hurtig reaktion på nye sundhedstrusler reducere deres samfundsmæssige indvirkning betydeligt, hvilket øger den nationale sikkerhed.

Implikationer af generativt antistofdesign

Bredere implikationer af generativt antistofdesign kan omfatte: 

• Individer, der får adgang til personlige medicinske behandlinger, hvilket resulterer i forbedrede sundhedsresultater og forventet levetid.
• Sygeforsikringsudbydere sænker præmiesatserne på grund af mere omkostningseffektive behandlinger og bedre helbredsresultater.
• Reduktion af den samfundsmæssige sygdomsbyrde, der fører til øget produktivitet og økonomisk vækst.
• Generering af nye job og erhverv fokuseret på krydsfeltet mellem AI, biologi og medicin, hvilket bidrager til et diversificeret arbejdsmarked.
• Regeringer, der er bedre rustet til at reagere på biologiske trusler eller pandemier, der fører til øget national sikkerhed og samfundsmæssig modstandskraft.
• Farmaceutiske virksomheder skifter til mere bæredygtig og effektiv forskningspraksis på grund af faldet i dyreforsøg og ressourceforbrug.
• Universiteter og uddannelsesinstitutioner tilpasser læseplaner til at inkludere kunstig intelligens og antistofdesign, hvilket fremmer en ny generation af tværfaglige videnskabsmænd.
• Risici forbundet med privatliv og datasikkerhed, da flere sundheds- og genetiske data er nødvendige for personligt design af antistoffer.
• Politiske og etiske implikationer omkring adgang til personlige behandlinger, der fører til debatter om lighed og retfærdighed i sundhedsvæsenet.

Spørgsmål at overveje

• Hvis du arbejder i sundhedsvæsenet, hvordan kan generativt antistofdesign ellers forbedre patientresultaterne?
• Hvordan kan regeringer og forskere arbejde sammen for at opskalere fordelene ved denne teknologi?