Ģeneratīvs antivielu dizains: kad AI satiekas ar DNS

• Autors:
• Autors nosaukums

  Quantumrun Foresight
• Septembris 7, 2023

Ieskata kopsavilkums

Antivielu projektēšana, izmantojot ģeneratīvo mākslīgo intelektu (AI), lai radītu jaunas antivielas, kas pārspēj tradicionālās antivielas, var paātrināt un samazināt terapeitiskās antivielu izstrādes izmaksas. Šis sasniegums var padarīt personalizētu ārstēšanu iespējamu un potenciāli uzlabot medicīniskos rezultātus, vienlaikus palielinot ekonomisko produktivitāti, samazinot slimību slogu. Tomēr ar šādiem sasniegumiem ir saistītas problēmas, tostarp darba pārvietošana, datu privātuma problēmas un ētiskas debates par piekļuvi personalizētai ārstēšanai.

Ģeneratīvo antivielu dizaina konteksts

Antivielas ir mūsu imūnsistēmas radīti aizsargājoši proteīni, kas, saistoties ar tiem, izvada kaitīgās vielas. Antivielas bieži izmanto terapeitiskos lietojumos to unikālo īpašību dēļ, tostarp samazinātas imunogēnās atbildes reakcijas un paaugstinātas specifiskuma pret mērķa antigēniem. Sākotnējā antivielu zāļu izstrādes fāze ietver galvenās molekulas identificēšanu. 

Šo molekulu parasti atrod, pārbaudot plašas dažādu antivielu variantu bibliotēkas pret konkrētu mērķa antigēnu, kas var būt laikietilpīgs. Arī turpmākā molekulas attīstība ir ilgstošs process. Tāpēc ir ļoti svarīgi izstrādāt ātrākas metodes antivielu zāļu izstrādei.

Uzņēmums Absci Corp, kas atrodas Ņujorkā un Vašingtonā, veica izrāvienu 2023. gadā, kad viņi izmantoja ģeneratīvu AI modeli, lai izstrādātu jaunas antivielas, kas ciešāk saistās ar specifisku receptoru HER2 nekā tradicionālās terapeitiskās antivielas. Interesanti, ka šis projekts sākās ar visu esošo antivielu datu noņemšanu, neļaujot AI vienkārši dublēt zināmās efektīvas antivielas. 

Absci AI sistēmas izstrādātās antivielas bija atšķirīgas, un tām nebija zināmu līdzinieku, uzsverot to novitāti. Šīs mākslīgā intelekta radītās antivielas arī ieguva augstus rezultātus pēc "dabiskuma", kas liecina par attīstības vieglumu un potenciālu izraisīt spēcīgas imūnās atbildes. Šī novatoriskā mākslīgā intelekta izmantošana, lai izstrādātu antivielas, kas darbojas tikpat labi vai labāk nekā mūsu ķermeņa radītās, var krasi samazināt terapeitiskās antivielu izstrādes laiku un izdevumus.

Traucējoša ietekme

Ģeneratīvais antivielu dizains sniedz ievērojamus solījumus medicīnas nākotnei, jo īpaši personalizētai ārstēšanai. Tā kā katras personas imūnā atbilde var ievērojami atšķirties, ar šo tehnoloģiju kļūst iespējams izveidot individuālu ārstēšanu, kas pielāgota indivīda specifiskajām imūnsistēmas īpašībām. Piemēram, pētnieki varētu izstrādāt īpašas antivielas, kas saistās ar unikālajām vēža šūnām pacientam, nodrošinot ļoti individualizētu ārstēšanas plānu. 

Tradicionālo zāļu izstrāde ir dārgs, laikietilpīgs process ar augstu atteices līmeni. Ģeneratīvā AI var paātrināt procesu, ātri identificējot potenciālos antivielu kandidātus, ievērojami samazinot izmaksas un, iespējams, palielinot panākumu līmeni. Turklāt mākslīgā intelekta radītās antivielas var modificēt un ātrāk pielāgot, reaģējot uz jebkuru rezistenci, ko attīsta mērķa patogēni. Šī veiklība ir vitāli svarīga slimību, kas strauji attīstās, kā liecināja COVID-19 pandēmijas laikā.

Valdībām ģeneratīvā mākslīgā intelekta izmantošana antivielu izstrādē var ietekmēt sabiedrības veselību. Tas var ne tikai paātrināt reaģēšanu uz veselības krīzēm, bet arī padarīt veselības aprūpi pieejamāku. Tradicionāli daudzas jaunas zāles ir pārmērīgi dārgas augsto izstrādes izmaksu un farmācijas uzņēmumu nepieciešamības atpelnīt investīcijas dēļ. Tomēr, ja mākslīgais intelekts var samazināt šīs izmaksas un paātrināt zāļu izstrādes grafiku, ietaupījumus varētu nodot pacientiem, padarot jaunas ārstēšanas iespējas pieejamākas. Turklāt ātra reaģēšana uz jauniem veselības apdraudējumiem var ievērojami samazināt to ietekmi uz sabiedrību, uzlabojot valsts drošību.

Ģeneratīvās antivielu izstrādes sekas

Plašākas ģeneratīvās antivielu izstrādes sekas var ietvert: 

• Personas, kas iegūst piekļuvi personalizētai medicīniskajai ārstēšanai, kā rezultātā uzlabojas veselības aprūpes rezultāti un dzīves ilgums.
• Veselības apdrošināšanas pakalpojumu sniedzēji samazina prēmiju likmes izmaksu ziņā efektīvākas ārstēšanas un labāku veselības rezultātu dēļ.
• Slimību sloga samazināšana sabiedrībā, kas palielina produktivitāti un ekonomisko izaugsmi.
• Jaunu darbavietu un profesiju radīšana ir vērsta uz mākslīgā intelekta, bioloģijas un medicīnas krustpunktu, veicinot daudzveidīgu darba tirgu.
• Valdībām ir labākas iespējas reaģēt uz bioloģiskiem draudiem vai pandēmijām, kas uzlabo valsts drošību un sabiedrības noturību.
• Farmācijas uzņēmumi pāriet uz ilgtspējīgāku un efektīvāku pētniecības praksi, jo samazinās izmēģinājumi ar dzīvniekiem un resursu patēriņš.
• Universitātes un izglītības iestādes pielāgo mācību programmas, lai iekļautu mākslīgo intelektu un antivielu izstrādi, veicinot jaunu starpdisciplināru zinātnieku paaudzi.
• Riski, kas saistīti ar privātumu un datu drošību, jo personalizētai antivielu izstrādei ir nepieciešams vairāk veselības un ģenētisko datu.
• Politiskās un ētiskās sekas, kas saistītas ar piekļuvi personalizētai ārstēšanai, izraisot diskusijas par veselības aprūpes vienlīdzību un godīgumu.

Jautājumi, kas jāapsver

• Ja jūs strādājat veselības aprūpē, kā citādi ģeneratīvā antivielu izstrāde varētu uzlabot pacientu rezultātus?
• Kā valdības un pētnieki varētu sadarboties, lai palielinātu šīs tehnoloģijas priekšrocības?