Generativna zasnova protiteles: Ko AI sreča DNK

• Avtor:
• ime avtorja

  Quantumrun Foresight
• September 7, 2023

Povzetek vpogleda

Oblikovanje protiteles z uporabo generativne umetne inteligence (AI) za ustvarjanje novih protiteles, ki prekašajo tradicionalna, lahko pospeši in zmanjša stroške razvoja terapevtskih protiteles. Ta preboj lahko omogoči prilagojeno zdravljenje in potencialno izboljša zdravstvene rezultate, hkrati pa poveča gospodarsko produktivnost z zmanjšanim bremenom bolezni. Vendar ima takšen napredek povezane izzive, vključno z zamenjavo delovnega mesta, pomisleki glede zasebnosti podatkov in etičnimi razpravami o dostopu do prilagojenih zdravljenj.

Kontekst oblikovanja generativnih protiteles

Protitelesa so zaščitne beljakovine, ki jih ustvari naš imunski sistem in odstranijo škodljive snovi tako, da se nanje vežejo. Protitelesa se pogosto uporabljajo v terapevtskih aplikacijah zaradi svojih edinstvenih značilnosti, vključno z zmanjšanimi imunogenimi odzivi in ​​povečano specifičnostjo za ciljne antigene. Začetna faza pri razvoju protitelesnega zdravila vključuje identifikacijo glavne molekule. 

To molekulo običajno najdemo s pregledovanjem obsežnih knjižnic različnih variant protiteles proti specifičnemu ciljnemu antigenu, kar je lahko dolgotrajno. Tudi kasnejši razvoj molekule je dolgotrajen proces. Zato je ključnega pomena oblikovati hitrejše metode za razvoj zdravil protiteles.

Absci Corp, podjetje s sedežem v New Yorku in Washingtonu, je leta 2023 naredilo preboj, ko so uporabili generativni model umetne inteligence za oblikovanje novih protiteles, ki se tesneje vežejo na specifični receptor, HER2, kot tradicionalna terapevtska protitelesa. Zanimivo je, da se je ta projekt začel z odstranitvijo vseh obstoječih podatkov o protitelesih, kar je AI preprečilo zgolj podvajanje znanih učinkovitih protiteles. 

Protitelesa, ki jih je zasnoval sistem umetne inteligence Absci, so bila značilna, brez znanih primerkov, kar je poudarilo njihovo novost. Ta protitelesa, zasnovana z umetno inteligenco, so dosegla tudi visoko oceno "naravnosti", kar kaže na enostavnost razvoja in potencial za induciranje močnih imunskih odzivov. Ta pionirska uporaba umetne inteligence za oblikovanje protiteles, ki delujejo tako dobro ali bolje kot stvaritve našega telesa, lahko drastično zmanjša čas in stroške terapevtskega razvoja protiteles.

Moteč vpliv

Generativna zasnova protiteles veliko obeta za prihodnost medicine, zlasti za prilagojena zdravljenja. Ker se lahko imunski odziv vsake osebe močno razlikuje, je s to tehnologijo možno ustvarjanje zdravljenja po meri, prilagojeno specifičnim imunskim značilnostim posameznika. Na primer, raziskovalci bi lahko oblikovali posebna protitelesa, ki se vežejo na edinstvene rakave celice pri pacientu, kar bi zagotovilo zelo individualiziran načrt zdravljenja. 

Tradicionalni razvoj zdravil je drag, dolgotrajen proces z visoko stopnjo napak. Generativna umetna inteligenca lahko pospeši proces s hitrim prepoznavanjem potencialnih kandidatov za protitelesa, dramatičnim znižanjem stroškov in morebitnim povečanjem stopnje uspešnosti. Poleg tega je mogoče protitelesa, zasnovana z umetno inteligenco, hitreje spremeniti in prilagoditi kot odziv na odpornost, ki jo razvijejo ciljni patogeni. Ta agilnost je ključnega pomena pri hitro razvijajočih se boleznih, kot smo priča med pandemijo COVID-19.

Za vlade lahko sprejemanje generativne umetne inteligence pri načrtovanju protiteles vpliva na javno zdravje. Ne samo, da lahko pospeši odziv na zdravstvene krize, ampak lahko tudi naredi zdravstveno varstvo bolj dostopno. Tradicionalno so številna nova zdravila pregrešno draga zaradi visokih stroškov razvoja in potrebe farmacevtskih podjetij, da si povrnejo svoje naložbe. Če pa lahko umetna inteligenca zmanjša te stroške in pospeši časovnico razvoja zdravil, bi lahko prihranke prenesli na bolnike, zaradi česar bi nova zdravljenja postala cenovno dostopnejša. Poleg tega lahko hitro odzivanje na nastajajoče nevarnosti za zdravje znatno zmanjša njihov vpliv na družbo in tako poveča nacionalno varnost.

Posledice oblikovanja generativnih protiteles

Širše posledice oblikovanja generativnih protiteles lahko vključujejo: 

• Posamezniki, ki dobijo dostop do prilagojenih zdravstvenih zdravljenj, kar ima za posledico izboljšane zdravstvene rezultate in pričakovano življenjsko dobo.
• Ponudniki zdravstvenega zavarovanja znižujejo premijske stopnje zaradi stroškovno učinkovitejših zdravljenj in boljših zdravstvenih rezultatov.
• Zmanjšanje družbenega bremena bolezni, ki vodi v večjo produktivnost in gospodarsko rast.
• Ustvarjanje novih delovnih mest in poklicev, osredotočenih na presečišče umetne inteligence, biologije in medicine, kar prispeva k raznolikemu trgu dela.
• Vlade so bolje opremljene za odzivanje na biološke grožnje ali pandemije, kar vodi k večji nacionalni varnosti in odpornosti družbe.
• Farmacevtska podjetja se usmerjajo k bolj trajnostnim in učinkovitim raziskovalnim praksam zaradi zmanjšanja testiranja na živalih in porabe virov.
• Univerze in izobraževalne ustanove, ki prilagajajo učne načrte, da vključujejo umetno inteligenco in oblikovanje protiteles, kar spodbuja novo generacijo interdisciplinarnih znanstvenikov.
• Tveganja, povezana z zasebnostjo in varnostjo podatkov, saj je za personalizirano zasnovo protiteles potrebnih več zdravstvenih in genetskih podatkov.
• Politične in etične posledice v zvezi z dostopom do prilagojenih zdravljenj vodijo v razprave o enakosti in pravičnosti zdravstvenega varstva.

Vprašanja, ki jih je treba upoštevati

• Če delate v zdravstvu, kako drugače lahko generativna zasnova protiteles izboljša rezultate bolnikov?
• Kako bi lahko vlade in raziskovalci sodelovali, da bi povečali prednosti te tehnologije?