Generatívny dizajn protilátok: Keď sa AI stretne s DNA

• Autor:
• meno autora

  Predvídavosť Quantumrun
• September 7, 2023

Súhrn prehľadu

Návrh protilátok pomocou generatívnej umelej inteligencie (AI) na vytvorenie nových protilátok, ktoré prekonajú tradičné protilátky, môže urýchliť a znížiť náklady na vývoj terapeutických protilátok. Tento prielom môže urobiť personalizovanú liečbu uskutočniteľnou a potenciálne zlepšiť lekárske výsledky a zároveň zvýšiť ekonomickú produktivitu prostredníctvom zníženia záťaže chorobami. S takýmito pokrokmi sú však spojené problémy vrátane premiestňovania pracovných miest, obáv o súkromie údajov a etických diskusií o prístupe k personalizovanej liečbe.

Kontext návrhu generatívnej protilátky

Protilátky sú ochranné proteíny vytvorené našim imunitným systémom, ktoré eliminujú škodlivé látky tým, že sa na ne naviažu. Protilátky sa často používajú v terapeutických aplikáciách kvôli ich jedinečným vlastnostiam, vrátane znížených imunogénnych reakcií a zvýšenej špecificity k cieľovým antigénom. Počiatočná fáza vývoja protilátkového lieku zahŕňa identifikáciu hlavnej molekuly. 

Táto molekula sa typicky nachádza skríningom rozsiahlych knižníc rôznych variantov protilátok proti špecifickému cieľovému antigénu, čo môže byť časovo náročné. Následný vývoj molekuly je tiež zdĺhavý proces. Preto je kľúčové navrhnúť rýchlejšie metódy na vývoj protilátkových liekov.

Absci Corp, spoločnosť so sídlom v New Yorku a Washingtone, urobila prelom v roku 2023, keď použila generatívny model AI na navrhnutie nových protilátok, ktoré sa viažu pevnejšie na špecifický receptor HER2 ako tradičné terapeutické protilátky. Je zaujímavé, že tento projekt začal odstránením všetkých existujúcich údajov o protilátkach, čím sa AI zabránilo iba duplikácii známych účinných protilátok. 

Protilátky navrhnuté Absciho systémom AI boli výrazné, bez známych náprotivkov, čo zdôrazňovalo ich novosť. Tieto protilátky navrhnuté s AI tiež zaznamenali vysoké hodnotenie „prirodzenosti“, čo naznačuje jednoduchosť vývoja a potenciál vyvolať silné imunitné reakcie. Toto priekopnícke použitie AI na navrhovanie protilátok, ktoré fungujú rovnako alebo lepšie ako výtvory nášho tela, môže drasticky skrátiť čas a náklady na vývoj terapeutických protilátok.

Rušivý vplyv

Generatívny dizajn protilátok predstavuje značný prísľub pre budúcnosť medicíny, najmä pre personalizovanú liečbu. Keďže imunitná odpoveď každého človeka sa môže výrazne líšiť, pomocou tejto technológie je možné vytvárať liečby na mieru prispôsobené špecifickým imunitným vlastnostiam jednotlivca. Výskumníci by napríklad mohli navrhnúť konkrétne protilátky, ktoré sa viažu na jedinečné rakovinové bunky u pacienta, a poskytnúť tak vysoko individuálny liečebný plán. 

Tradičný vývoj liekov je nákladný, časovo náročný proces s vysokou mierou zlyhania. Generatívna AI môže urýchliť proces rýchlou identifikáciou potenciálnych kandidátov na protilátky, dramaticky znížiť náklady a potenciálne zvýšiť mieru úspešnosti. Okrem toho môžu byť protilátky navrhnuté s AI modifikované a adaptované rýchlejšie v reakcii na akúkoľvek rezistenciu, ktorú si cieľové patogény vyvinú. Táto agilnosť je životne dôležitá pri rýchlo sa vyvíjajúcich chorobách, čoho svedkom bola pandémia COVID-19.

Pre vlády môže zahrnutie generatívnej AI do dizajnu protilátok ovplyvniť verejné zdravie. Nielenže môže urýchliť reakciu na zdravotné krízy, ale môže tiež urobiť zdravotnú starostlivosť dostupnejšou. Tradične sú mnohé nové lieky neúmerne drahé v dôsledku vysokých nákladov na vývoj a potreby farmaceutických spoločností vrátiť svoje investície. Ak však AI dokáže znížiť tieto náklady a urýchliť časovú os vývoja lieku, úspory by sa mohli preniesť na pacientov, čím by sa nová liečba stala dostupnejšou. Navyše, rýchla reakcia na vznikajúce zdravotné hrozby môže výrazne znížiť ich spoločenský dopad a posilniť národnú bezpečnosť.

Dôsledky generatívneho dizajnu protilátok

Širšie dôsledky generatívneho dizajnu protilátok môžu zahŕňať: 

• Jednotlivci, ktorí získajú prístup k personalizovanej lekárskej liečbe, čo vedie k zlepšeniu výsledkov zdravotnej starostlivosti a očakávanej dĺžky života.
• Poskytovatelia zdravotného poistenia znižujú sadzby poistného kvôli nákladovo efektívnejšej liečbe a lepším zdravotným výsledkom.
• Zníženie spoločenskej záťaže chorobami vedúce k zvýšeniu produktivity a hospodárskeho rastu.
• Generovanie nových pracovných miest a profesií zameraných na prienik AI, biológie a medicíny, čo prispieva k diverzifikácii trhu práce.
• Vlády sú lepšie vybavené na to, aby mohli reagovať na biologické hrozby alebo pandémie vedúce k zvýšeniu národnej bezpečnosti a odolnosti spoločnosti.
• Farmaceutické spoločnosti sa presúvajú smerom k udržateľnejším a efektívnejším výskumným postupom v dôsledku zníženia testovania na zvieratách a spotreby zdrojov.
• Univerzity a vzdelávacie inštitúcie prispôsobujú učebné osnovy tak, aby zahŕňali AI a dizajn protilátok, čím podporujú novú generáciu interdisciplinárnych vedcov.
• Riziká spojené so súkromím a bezpečnosťou údajov, keďže na personalizovaný návrh protilátok je potrebných viac zdravotných a genetických údajov.
• Politické a etické dôsledky týkajúce sa prístupu k personalizovanej liečbe vedú k diskusiám o rovnosti a spravodlivosti v oblasti zdravotnej starostlivosti.

Otázky na zváženie

• Ak pracujete v zdravotníctve, ako inak by mohol generatívny dizajn protilátok zlepšiť výsledky pacientov?
• Ako by mohli vlády a výskumníci spolupracovať pri rozširovaní výhod tejto technológie?