การออกแบบแอนติบอดีกำเนิด: เมื่อ AI พบกับ DNA

• เขียนโดย:
• ชื่อผู้เขียน

  มองการณ์ไกลควอนตัมรัน
• September 7, 2023

สรุปข้อมูลเชิงลึก

การออกแบบแอนติบอดีโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (AI) เพื่อสร้างแอนติบอดีชนิดใหม่ที่มีประสิทธิภาพเหนือกว่าแอนติบอดีดั้งเดิมสามารถเร่งรัดและลดต้นทุนของการพัฒนาแอนติบอดีเพื่อการรักษา ความก้าวหน้านี้ทำให้การรักษาเฉพาะบุคคลเป็นไปได้ และอาจเพิ่มผลลัพธ์ทางการแพทย์ ในขณะที่เพิ่มผลผลิตทางเศรษฐกิจผ่านภาระโรคที่ลดลง อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าดังกล่าวมีความท้าทายที่เกี่ยวข้อง รวมถึงการย้ายงาน ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และการถกเถียงทางจริยธรรมเกี่ยวกับการเข้าถึงการรักษาเฉพาะบุคคล

บริบทการออกแบบแอนติบอดีกำเนิด

แอนติบอดีคือโปรตีนป้องกันที่สร้างขึ้นโดยระบบภูมิคุ้มกันของเรา ซึ่งจะกำจัดสารที่เป็นอันตรายโดยการจับกับพวกมัน แอนติบอดีมักถูกใช้ในการรักษาโรคเนื่องจากลักษณะเฉพาะของพวกมัน รวมถึงการตอบสนองทางภูมิคุ้มกันที่ลดลงและความจำเพาะที่เพิ่มขึ้นต่อแอนติเจนเป้าหมาย ระยะเริ่มต้นในการพัฒนายาแอนติบอดีเกี่ยวข้องกับการระบุโมเลกุลหลัก 

โดยปกติแล้ว โมเลกุลนี้ถูกพบโดยการคัดกรองคลังที่มีแวเรียนต์ของแอนติบอดีที่หลากหลายเทียบกับแอนติเจนเป้าหมายที่จำเพาะ ซึ่งอาจใช้เวลานาน การพัฒนาที่ตามมาของโมเลกุลก็เป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานเช่นกัน ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องคิดค้นวิธีการที่รวดเร็วขึ้นสำหรับการพัฒนายาแอนติบอดี

Absci Corp บริษัทที่ตั้งอยู่ในนิวยอร์กและวอชิงตัน ประสบความสำเร็จในปี 2023 เมื่อพวกเขาใช้แบบจำลอง AI กำเนิดในการออกแบบแอนติบอดีชนิดใหม่ที่จับกับตัวรับ HER2 ที่จำเพาะเจาะจงมากกว่าแอนติบอดีที่ใช้รักษาโรคแบบดั้งเดิม ที่น่าสนใจคือ โครงการนี้เริ่มต้นด้วยการกำจัดข้อมูลแอนติบอดีที่มีอยู่ทั้งหมด ป้องกันไม่ให้ AI ทำซ้ำแอนติบอดีที่มีประสิทธิภาพที่รู้จักเท่านั้น 

แอนติบอดีที่ออกแบบโดยระบบ AI ของ Absci นั้นมีลักษณะเฉพาะที่ไม่มีใครรู้จัก โดยเน้นที่ความแปลกใหม่ แอนติบอดีที่ออกแบบโดย AI เหล่านี้ยังได้คะแนนสูงในด้าน "ความเป็นธรรมชาติ" ซึ่งทำให้ง่ายต่อการพัฒนาและมีศักยภาพในการกระตุ้นการตอบสนองของภูมิคุ้มกันที่แข็งแกร่ง การใช้ AI แบบบุกเบิกในการออกแบบแอนติบอดีที่ทำงานได้ดีหรือดีกว่าที่ร่างกายสร้างขึ้นอาจลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการพัฒนาแอนติบอดีเพื่อการรักษาได้อย่างมาก

ผลกระทบก่อกวน

การออกแบบเจเนอเรทีฟแอนติบอดีถือเป็นคำมั่นสัญญาที่สำคัญสำหรับอนาคตของการแพทย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการรักษาเฉพาะบุคคล เนื่องจากการตอบสนองทางภูมิคุ้มกันของแต่ละคนอาจแตกต่างกันอย่างมาก การสร้างการรักษาตามความต้องการเฉพาะที่ปรับให้เหมาะกับลักษณะภูมิคุ้มกันเฉพาะของแต่ละบุคคลจึงเป็นไปได้ด้วยเทคโนโลยีนี้ ตัวอย่างเช่น นักวิจัยสามารถออกแบบแอนติบอดีเฉพาะที่จับกับเซลล์มะเร็งที่มีลักษณะเฉพาะในผู้ป่วย ทำให้เกิดแผนการรักษาเฉพาะบุคคล 

การพัฒนายาแผนโบราณเป็นกระบวนการที่มีราคาแพง ใช้เวลานาน และมีอัตราความล้มเหลวสูง AI เชิงกำเนิดสามารถเร่งกระบวนการโดยระบุผู้สมัครแอนติบอดีที่มีศักยภาพได้อย่างรวดเร็ว ลดค่าใช้จ่ายลงอย่างมาก และเพิ่มอัตราความสำเร็จ นอกจากนี้ แอนติบอดีที่ออกแบบโดย AI ยังสามารถแก้ไขและปรับเปลี่ยนได้เร็วขึ้นเพื่อตอบสนองต่อความต้านทานใดๆ ที่เชื้อโรคเป้าหมายพัฒนาขึ้น ความว่องไวนี้มีความสำคัญต่อโรคที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว ดังที่เห็นได้ในช่วงการระบาดของโควิด-19

สำหรับรัฐบาล การใช้ AI กำเนิดในการออกแบบแอนติบอดีอาจส่งผลกระทบต่อสุขภาพของประชาชน ไม่เพียงเร่งการตอบสนองต่อวิกฤตสุขภาพเท่านั้น แต่ยังทำให้เข้าถึงการดูแลสุขภาพได้มากขึ้นด้วย ตามเนื้อผ้า ยาใหม่จำนวนมากมีราคาแพงอย่างห้ามปรามเนื่องจากต้นทุนการพัฒนาที่สูง และความจำเป็นที่บริษัทยาจะต้องใช้เงินลงทุนคืน อย่างไรก็ตาม หาก AI สามารถลดค่าใช้จ่ายเหล่านี้และเร่งระยะเวลาการพัฒนายาได้ เงินที่ประหยัดได้จะถูกส่งต่อไปยังผู้ป่วย ทำให้การรักษาแบบใหม่มีราคาย่อมเยามากขึ้น นอกจากนี้ การตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อภัยคุกคามด้านสุขภาพที่เกิดขึ้นใหม่สามารถลดผลกระทบทางสังคมได้อย่างมาก ซึ่งช่วยเพิ่มความมั่นคงของชาติ

นัยของการออกแบบเจเนอเรทีฟแอนติบอดี

ความหมายที่กว้างขึ้นของการออกแบบแอนติบอดีกำเนิดอาจรวมถึง: 

• บุคคลทั่วไปสามารถเข้าถึงการรักษาพยาบาลเฉพาะบุคคล ส่งผลให้ผลการรักษาพยาบาลและอายุขัยดีขึ้น
• ผู้ให้บริการประกันสุขภาพลดอัตราเบี้ยประกันภัยเนื่องจากการรักษาที่คุ้มค่ากว่าและผลลัพธ์ด้านสุขภาพที่ดีกว่า
• การลดภาระทางสังคมของโรคที่นำไปสู่การเพิ่มผลผลิตและการเติบโตทางเศรษฐกิจ
• การสร้างงานและอาชีพใหม่ๆ มุ่งเน้นไปที่การผสมผสานระหว่าง AI ชีววิทยา และการแพทย์ ซึ่งเอื้อต่อตลาดงานที่หลากหลาย
• รัฐบาลมีความพร้อมที่ดีกว่าในการตอบสนองต่อภัยคุกคามทางชีวภาพหรือโรคระบาด ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มความมั่นคงของชาติและความยืดหยุ่นทางสังคม
• บริษัทยาเปลี่ยนไปสู่แนวทางปฏิบัติการวิจัยที่ยั่งยืนและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากการทดลองกับสัตว์และการใช้ทรัพยากรลดลง
• มหาวิทยาลัยและสถาบันการศึกษาปรับหลักสูตรให้รวม AI และการออกแบบแอนติบอดี ส่งเสริมนักวิทยาศาสตร์สหวิทยาการรุ่นใหม่
• ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล เนื่องจากจำเป็นต้องมีข้อมูลด้านสุขภาพและพันธุกรรมมากขึ้นสำหรับการออกแบบแอนติบอดีส่วนบุคคล
• นัยทางการเมืองและจริยธรรมเกี่ยวกับการเข้าถึงการรักษาเฉพาะบุคคลซึ่งนำไปสู่การถกเถียงเกี่ยวกับความเสมอภาคและความเป็นธรรมด้านการดูแลสุขภาพ

คำถามที่ต้องพิจารณา

• หากคุณทำงานในสถานพยาบาล การออกแบบเจเนอเรทีฟแอนติบอดีจะช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยได้อย่างไร
• รัฐบาลและนักวิจัยจะทำงานร่วมกันอย่างไรเพื่อเพิ่มประโยชน์ของเทคโนโลยีนี้