Generatives Antikörperdesign: Wenn KI auf DNA trifft

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  Quantumrun-Vorausschau
• 7. September 2023

Zusammenfassung der Einblicke

Das Antikörperdesign mithilfe generativer künstlicher Intelligenz (KI) zur Entwicklung neuartiger Antikörper, die herkömmliche Antikörper übertreffen, kann die Entwicklung therapeutischer Antikörper beschleunigen und die Kosten senken. Dieser Durchbruch kann personalisierte Behandlungen möglich machen und möglicherweise die medizinischen Ergebnisse verbessern, während gleichzeitig die wirtschaftliche Produktivität durch eine geringere Krankheitslast gesteigert wird. Allerdings sind mit solchen Fortschritten auch Herausforderungen verbunden, darunter Arbeitsplatzverlagerungen, Datenschutzbedenken und ethische Debatten über den Zugang zu personalisierten Behandlungen.

Kontext des generativen Antikörperdesigns

Antikörper sind schützende Proteine, die von unserem Immunsystem gebildet werden und schädliche Substanzen eliminieren, indem sie sich an sie binden. Antikörper werden aufgrund ihrer einzigartigen Eigenschaften, einschließlich reduzierter immunogener Reaktionen und erhöhter Spezifität gegenüber Zielantigenen, häufig in therapeutischen Anwendungen eingesetzt. Die erste Phase bei der Entwicklung eines Antikörpermedikaments umfasst die Identifizierung eines Hauptmoleküls. 

Dieses Molekül wird typischerweise durch das Screening umfangreicher Bibliotheken verschiedener Antikörpervarianten gegen ein spezifisches Zielantigen gefunden, was zeitaufwändig sein kann. Auch die weitere Entwicklung des Moleküls ist ein langwieriger Prozess. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, schnellere Methoden für die Entwicklung von Antikörpermedikamenten zu entwickeln.

Absci Corp, ein Unternehmen mit Sitz in New York und Washington, erzielte 2023 einen Durchbruch, als es ein generatives KI-Modell einsetzte, um neuartige Antikörper zu entwickeln, die fester an einen spezifischen Rezeptor, HER2, binden als herkömmliche therapeutische Antikörper. Interessanterweise begann dieses Projekt mit der Entfernung aller vorhandenen Antikörperdaten, wodurch verhindert wurde, dass die KI lediglich bekanntermaßen wirksame Antikörper dupliziert. 

Die vom KI-System von Absci entwickelten Antikörper waren unverwechselbar und hatten keine bekannten Gegenstücke, was ihre Neuheit unterstreicht. Diese von der KI entwickelten Antikörper schnitten auch hinsichtlich ihrer „Natürlichkeit“ gut ab, was auf eine einfache Entwicklung und das Potenzial zur Auslösung robuster Immunantworten hindeutet. Dieser bahnbrechende Einsatz von KI zur Entwicklung von Antikörpern, die genauso gut oder sogar besser funktionieren als die Kreationen unseres Körpers, kann den Zeit- und Kostenaufwand für die Entwicklung therapeutischer Antikörper drastisch reduzieren.

Störende Wirkung

Das generative Antikörperdesign ist vielversprechend für die Zukunft der Medizin, insbesondere für personalisierte Behandlungen. Da die Immunantwort jedes Menschen erheblich variieren kann, ist es mit dieser Technologie möglich, maßgeschneiderte Behandlungen zu entwickeln, die auf die spezifischen Immuneigenschaften des Einzelnen zugeschnitten sind. Forscher könnten beispielsweise bestimmte Antikörper entwickeln, die an die spezifischen Krebszellen eines Patienten binden und so einen hochindividuellen Behandlungsplan erstellen. 

Die traditionelle Arzneimittelentwicklung ist ein teurer, zeitaufwändiger Prozess mit einer hohen Fehlerquote. Generative KI kann den Prozess beschleunigen, indem sie potenzielle Antikörperkandidaten schnell identifiziert, die Kosten drastisch senkt und möglicherweise die Erfolgsquote erhöht. Darüber hinaus können von der KI entwickelte Antikörper schneller modifiziert und angepasst werden, um auf etwaige Resistenzen der Zielerreger zu reagieren. Diese Agilität ist bei sich schnell entwickelnden Krankheiten, wie während der COVID-19-Pandemie zu beobachten, von entscheidender Bedeutung.

Für Regierungen kann der Einsatz generativer KI beim Antikörperdesign Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit haben. Es kann nicht nur die Reaktion auf Gesundheitskrisen beschleunigen, sondern auch den Zugang zur Gesundheitsversorgung erleichtern. Traditionell sind viele neuartige Medikamente aufgrund der hohen Entwicklungskosten und der Notwendigkeit für Pharmaunternehmen, ihre Investitionen wieder hereinzuholen, unerschwinglich teuer. Wenn KI diese Kosten jedoch senken und den Zeitrahmen für die Arzneimittelentwicklung verkürzen kann, könnten die Einsparungen an die Patienten weitergegeben werden, wodurch neuartige Behandlungen erschwinglicher werden. Darüber hinaus kann eine schnelle Reaktion auf neu auftretende Gesundheitsbedrohungen deren gesellschaftliche Auswirkungen erheblich verringern und so die nationale Sicherheit verbessern.

Auswirkungen des generativen Antikörperdesigns

Weitere Auswirkungen des generativen Antikörperdesigns können sein: 

• Einzelpersonen erhalten Zugang zu personalisierten medizinischen Behandlungen, was zu verbesserten Gesundheitsergebnissen und einer besseren Lebenserwartung führt.
• Krankenkassen senken die Prämiensätze aufgrund kostengünstigerer Behandlungen und besserer Gesundheitsergebnisse.
• Verringerung der gesellschaftlichen Krankheitslast, was zu einer Steigerung der Produktivität und des Wirtschaftswachstums führt.
• Die Schaffung neuer Arbeitsplätze und Berufe konzentriert sich auf die Schnittstelle zwischen KI, Biologie und Medizin und trägt zu einem diversifizierten Arbeitsmarkt bei.
• Regierungen werden besser gerüstet, um auf biologische Bedrohungen oder Pandemien zu reagieren, was zu einer erhöhten nationalen Sicherheit und gesellschaftlichen Widerstandsfähigkeit führt.
• Aufgrund des Rückgangs von Tierversuchen und des Ressourcenverbrauchs verlagern Pharmaunternehmen auf nachhaltigere und effizientere Forschungspraktiken.
• Universitäten und Bildungseinrichtungen passen ihre Lehrpläne an, um KI und Antikörperdesign einzubeziehen, und fördern so eine neue Generation interdisziplinärer Wissenschaftler.
• Risiken im Zusammenhang mit Datenschutz und Datensicherheit, da für das personalisierte Antikörperdesign mehr Gesundheits- und genetische Daten benötigt werden.
• Politische und ethische Implikationen im Zusammenhang mit dem Zugang zu personalisierten Behandlungen führen zu Debatten über Chancengleichheit und Fairness im Gesundheitswesen.

Fragen zu berücksichtigen

• Wenn Sie im Gesundheitswesen arbeiten, wie könnte das generative Antikörperdesign sonst die Patientenergebnisse verbessern?
• Wie könnten Regierungen und Forscher zusammenarbeiten, um die Vorteile dieser Technologie zu steigern?