გენერაციული ანტისხეულების დიზაინი: როდესაც AI ხვდება დნმ-ს

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresight
• სექტემბერი 7, 2023

Insight რეზიუმე

ანტისხეულების დიზაინი გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (AI) გამოყენებით ახალი ანტისხეულების შესაქმნელად, რომლებიც აჯობებს ტრადიციულს, შეუძლია დააჩქაროს და შეამციროს თერაპიული ანტისხეულების განვითარების ღირებულება. ამ მიღწევას შეუძლია პერსონალიზებული მკურნალობა გახადოს შესაძლებელი და პოტენციურად გააძლიეროს სამედიცინო შედეგები და გაზარდოს ეკონომიკური პროდუქტიულობა დაავადების ტვირთის შემცირების გზით. თუმცა, ასეთ წინსვლას თან ახლავს გამოწვევები, მათ შორის სამუშაო ადგილის გადაადგილება, მონაცემთა კონფიდენციალურობის პრობლემები და ეთიკური დებატები პერსონალიზებულ მკურნალობაზე წვდომის შესახებ.

გენერაციული ანტისხეულების დიზაინის კონტექსტი

ანტისხეულები არის ჩვენი იმუნური სისტემის მიერ შექმნილი დამცავი ცილები, რომლებიც აღმოფხვრის მავნე ნივთიერებებს მათთან შეკავშირებით. ანტისხეულები ხშირად გამოიყენება თერაპიულ პროგრამებში მათი უნიკალური მახასიათებლების გამო, მათ შორის შემცირებული იმუნოგენური პასუხები და გაძლიერებული სპეციფიკა სამიზნე ანტიგენების მიმართ. ანტისხეულების პრეპარატის შემუშავების საწყისი ეტაპი მოიცავს ძირითადი მოლეკულის იდენტიფიკაციას. 

ეს მოლეკულა ჩვეულებრივ გვხვდება ანტისხეულების სხვადასხვა ვარიანტების ფართო ბიბლიოთეკების სკრინინგით კონკრეტული სამიზნე ანტიგენის წინააღმდეგ, რაც შეიძლება შრომატევადი იყოს. მოლეკულის შემდგომი განვითარება ასევე ხანგრძლივი პროცესია. აქედან გამომდინარე, გადამწყვეტია ანტისხეულების წამლების განვითარების უფრო სწრაფი მეთოდების შემუშავება.

Absci Corp, კომპანია, რომელიც დაფუძნებულია ნიუ-იორკსა და ვაშინგტონში, მიაღწია გარღვევას 2023 წელს, როდესაც მათ გამოიყენეს გენერაციული AI მოდელი ახალი ანტისხეულების შესაქმნელად, რომლებიც უფრო მჭიდროდ უკავშირდება სპეციფიკურ რეცეპტორს, HER2, ვიდრე ტრადიციული თერაპიული ანტისხეულები. საინტერესოა, რომ ეს პროექტი დაიწყო ანტისხეულების ყველა არსებული მონაცემების ამოღებით, რაც ხელს უშლიდა AI-ს მხოლოდ ცნობილი ეფექტური ანტისხეულების დუბლირებას. 

Absci-ს ხელოვნური ინტელექტის სისტემის მიერ შექმნილი ანტისხეულები იყო გამორჩეული, არ ჰქონდათ ცნობილი ანალოგები, რაც ხაზს უსვამდა მათ სიახლეს. ხელოვნური ინტელექტის მიერ შემუშავებულმა ამ ანტისხეულებმა ასევე მაღალი ქულა მიიღეს "ბუნებრივობაზე", რაც მიუთითებს განვითარების სიმარტივესა და ძლიერი იმუნური რეაქციების გამოწვევის პოტენციალს. ხელოვნური ინტელექტის ამ პიონერულმა გამოყენებამ ანტისხეულების დიზაინისთვის, რომლებიც ფუნქციონირებს ისევე ან უკეთესად, ვიდრე ჩვენი სხეულის ქმნილებები, შეიძლება მკვეთრად შეამციროს თერაპიული ანტისხეულების განვითარების დრო და ხარჯები.

დამრღვევი გავლენა

გენერაციული ანტისხეულების დიზაინი მნიშვნელოვან დაპირებას იძლევა მედიცინის მომავლისთვის, განსაკუთრებით პერსონალიზებული მკურნალობისთვის. ვინაიდან თითოეული ადამიანის იმუნური პასუხი შეიძლება მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდეს, ამ ტექნოლოგიით შესაძლებელი ხდება ინდივიდის სპეციფიკურ იმუნურ მახასიათებლებზე მორგებული ინდივიდუალური მკურნალობის შექმნა. მაგალითად, მკვლევარებს შეუძლიათ შეიმუშავონ კონკრეტული ანტისხეულები, რომლებიც აკავშირებენ პაციენტის კიბოს უნიკალურ უჯრედებს, რაც უზრუნველყოფს უაღრესად ინდივიდუალური მკურნალობის გეგმას. 

ტრადიციული წამლების შემუშავება ძვირი, შრომატევადი პროცესია, მარცხის მაღალი მაჩვენებლით. გენერაციულ AI-ს შეუძლია დააჩქაროს პროცესი პოტენციური ანტისხეულების კანდიდატების სწრაფად იდენტიფიცირებით, მკვეთრად შეამციროს ხარჯები და პოტენციურად გაზარდოს წარმატების მაჩვენებელი. გარდა ამისა, ხელოვნური ინტელექტის შემუშავებული ანტისხეულები შეიძლება შეიცვალოს და უფრო სწრაფად ადაპტირდნენ ნებისმიერი წინააღმდეგობის საპასუხოდ, რომელსაც სამიზნე პათოგენები ავითარებენ. ეს სისწრაფე სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია სწრაფად განვითარებად დაავადებებში, როგორც ამას მოწმობს COVID-19 პანდემიის დროს.

მთავრობებისთვის, ანტისხეულების დიზაინში გენერაციული AI-ს გამოყენებამ შეიძლება გავლენა მოახდინოს საზოგადოებრივ ჯანმრთელობაზე. მას არა მხოლოდ შეუძლია დააჩქაროს ჯანდაცვის კრიზისებზე რეაგირება, არამედ მას შეუძლია ჯანდაცვა უფრო ხელმისაწვდომი გახადოს. ტრადიციულად, ბევრი ახალი წამალი ძალიან ძვირია განვითარების მაღალი ხარჯების და ფარმაცევტული კომპანიების მიერ ინვესტიციების ანაზღაურების საჭიროების გამო. თუმცა, თუ AI-ს შეუძლია შეამციროს ეს ხარჯები და დააჩქაროს წამლების განვითარების ვადები, დანაზოგი შეიძლება გადაეცეს პაციენტებს, რაც ახალ მკურნალობას უფრო ხელმისაწვდომს გახდის. უფრო მეტიც, სწრაფი რეაგირება ჯანმრთელობის საფრთხეებზე შეიძლება მნიშვნელოვნად შეამციროს მათი სოციალური გავლენა და გააძლიეროს ეროვნული უსაფრთხოება.

გენერაციული ანტისხეულების დიზაინის შედეგები

გენერაციული ანტისხეულების დიზაინის უფრო ფართო შედეგები შეიძლება მოიცავდეს: 

• ინდივიდები იღებენ წვდომას პერსონალიზებულ სამედიცინო მკურნალობაზე, რაც იწვევს ჯანმრთელობის გაუმჯობესებას და სიცოცხლის ხანგრძლივობას.
• ჯანმრთელობის დაზღვევის პროვაიდერები ამცირებენ პრემიის განაკვეთებს უფრო ეფექტური მკურნალობისა და ჯანმრთელობის უკეთესი შედეგების გამო.
• დაავადების სოციალური ტვირთის შემცირება, რაც იწვევს პროდუქტიულობის გაზრდას და ეკონომიკურ ზრდას.
• ახალი სამუშაო ადგილების და პროფესიების გენერაცია, რომელიც ორიენტირებულია ხელოვნური ინტელექტის, ბიოლოგიისა და მედიცინის კვეთაზე, რაც ხელს უწყობს სამუშაო ბაზრის დივერსიფიკაციას.
• მთავრობები უკეთ აღჭურვილნი არიან ბიოლოგიურ საფრთხეებზე ან პანდემიებზე რეაგირებისთვის, რაც იწვევს ეროვნული უსაფრთხოებისა და საზოგადოების მდგრადობის გაზრდას.
• ფარმაცევტული კომპანიები გადადიან უფრო მდგრადი და ეფექტური კვლევის პრაქტიკაზე ცხოველებზე ტესტირების და რესურსების მოხმარების შემცირების გამო.
• უნივერსიტეტები და საგანმანათლებლო დაწესებულებები ადაპტირებენ სასწავლო გეგმებს ხელოვნური ინტელექტისა და ანტისხეულების დიზაინში, რაც ხელს უწყობს ინტერდისციპლინარული მეცნიერების ახალ თაობას.
• კონფიდენციალურობასთან და მონაცემთა უსაფრთხოებასთან დაკავშირებული რისკები, რადგან ანტისხეულების პერსონალიზებული დიზაინისთვის საჭიროა მეტი ჯანმრთელობისა და გენეტიკური მონაცემები.
• პოლიტიკური და ეთიკური შედეგები პერსონალიზებულ მკურნალობაზე წვდომის ირგვლივ, რაც იწვევს დებატებს ჯანდაცვის თანასწორობისა და სამართლიანობის შესახებ.

კითხვები გასათვალისწინებელია

• თუ თქვენ მუშაობთ ჯანდაცვის სფეროში, სხვაგვარად როგორ შეიძლება ანტისხეულების გენერაციულმა დიზაინმა გააუმჯობესოს პაციენტის შედეგები?
• როგორ შეუძლიათ მთავრობებმა და მკვლევარებმა ერთად იმუშაონ ამ ტექნოლოგიის უპირატესობების გასაზრდელად?