Дизајн генеративног антитела: Када се АИ сретне са ДНК

• Аутор:
• ime аутора

  Куантумрун Форесигхт
• Септембар 7, 2023

Сажетак увида

Дизајн антитела коришћењем генеративне вештачке интелигенције (АИ) за стварање нових антитела која надмашују традиционална може убрзати и смањити трошкове терапеутског развоја антитела. Овај пробој може учинити персонализоване третмане изводљивим и потенцијално побољшати медицинске исходе уз истовремено повећање економске продуктивности кроз смањење оптерећења болести. Међутим, такав напредак има повезане изазове, укључујући расељавање посла, забринутост за приватност података и етичке дебате о приступу персонализованим третманима.

Контекст дизајна генеративног антитела

Антитела су заштитни протеини које ствара наш имуни систем који елиминишу штетне супстанце везујући се за њих. Антитела се често користе у терапијским применама због својих јединствених карактеристика, укључујући смањене имуногене одговоре и повећану специфичност за циљне антигене. Почетна фаза у развоју лека против антитела укључује идентификацију главног молекула. 

Овај молекул се обично налази скринингом обимних библиотека различитих варијанти антитела против специфичног циљног антигена, што може бити дуготрајно. Наредни развој молекула је такође дуготрајан процес. Стога је кључно осмислити брже методе за развој лекова против антитела.

Абсци Цорп, компанија са седиштем у Њујорку и Вашингтону, направила је пробој 2023. године када је употребила генеративни АИ модел за дизајнирање нових антитела која се чвршће везују за специфични рецептор, ХЕР2, него традиционална терапеутска антитела. Занимљиво је да је овај пројекат почео уклањањем свих постојећих података о антителима, спречавајући АИ да само дуплира позната ефикасна антитела. 

Антитела дизајнирана од стране Абсцијевог АИ система су била карактеристична, без познатих пандана, што је наглашавало њихову новину. Ова антитела дизајнирана од вештачке интелигенције такође су постигла високе резултате на „природности“, сугеришући лакоћу развоја и потенцијал да изазову снажне имуне одговоре. Ова пионирска употреба вештачке интелигенције за дизајнирање антитела која функционишу исто тако или боље од креација нашег тела може драстично да скрати време и трошкове развоја терапеутских антитела.

Ометајући утицај

Дизајн генеративног антитела има значајна обећања за будућност медицине, посебно за персонализоване третмане. Пошто имуни одговор сваке особе може значајно да варира, креирање третмана по мери прилагођених специфичним имунолошким карактеристикама појединца постаје могуће са овом технологијом. На пример, истраживачи би могли да дизајнирају одређена антитела која се везују за јединствене ћелије рака код пацијента, пружајући високо индивидуализован план лечења. 

Традиционални развој лекова је скуп, дуготрајан процес са великом стопом неуспеха. Генеративна АИ може убрзати процес тако што ће брзо идентификовати потенцијалне кандидате за антитела, драматично смањити трошкове и потенцијално повећати стопу успеха. Поред тога, АИ дизајнирана антитела могу се брже модификовати и прилагодити као одговор на било какву отпорност коју развију циљни патогени. Ова агилност је од виталног значаја за болести које се брзо развијају, што се показало током пандемије ЦОВИД-19.

За владе, прихватање генеративне вештачке интелигенције у дизајну антитела може утицати на јавно здравље. Не само да може убрзати одговор на здравствене кризе, већ може и учинити здравствену заштиту доступнијом. Традиционално, многи нови лекови су изузетно скупи због високих трошкова развоја и потребе да фармацеутске компаније надокнаде своја улагања. Међутим, ако вештачка интелигенција може да смањи ове трошкове и убрза временску линију развоја лекова, уштеде би се могле пренети на пацијенте, чинећи нове третмане приступачнијим. Штавише, брзо реаговање на нове здравствене претње може значајно смањити њихов друштвени утицај, побољшавајући националну безбедност.

Импликације дизајна генеративних антитела

Шире импликације дизајна генеративног антитела могу укључивати: 

• Појединци добијају приступ персонализованим медицинским третманима што резултира побољшаним исходима здравствене заштите и очекиваним животним веком.
• Пружаоци здравственог осигурања смањују стопе премија због исплативијих третмана и бољих здравствених исхода.
• Смањење друштвеног терета болести које води повећању продуктивности и економском расту.
• Генерисање нових послова и професија фокусираних на укрштање вештачке интелигенције, биологије и медицине, доприносећи диверсификованом тржишту рада.
• Владе су боље опремљене да одговоре на биолошке претње или пандемије које доводе до побољшане националне безбедности и отпорности друштва.
• Фармацеутске компаније се померају ка одрживијим и ефикаснијим истраживачким праксама због смањења тестирања на животињама и потрошње ресурса.
• Универзитети и образовне институције прилагођавају наставне планове и програме како би укључили АИ и дизајн антитела, подстичући нову генерацију интердисциплинарних научника.
• Ризици повезани са приватношћу и безбедношћу података јер је потребно више здравствених и генетских података за персонализовани дизајн антитела.
• Политичке и етичке импликације у вези са приступом персонализованим третманима доводе до дебата о једнакости и правичности здравствене заштите.

Питања која треба размотрити

• Ако радите у здравству, како другачије може генеративни дизајн антитела да побољша исходе пацијената?
• Како би владе и истраживачи могли да раде заједно на повећању предности ове технологије?