Generatiivne antikehade disain: kui AI kohtub DNA-ga

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresight
• September 7, 2023

Ülevaate kokkuvõte

Antikehade kujundamine, kasutades generatiivset tehisintellekti (AI), et luua uudseid antikehi, mis ületavad traditsioonilisi antikehi, võib kiirendada ja vähendada terapeutiliste antikehade väljatöötamist. See läbimurre võib muuta isikupärastatud ravi teostatavaks ja potentsiaalselt parandada meditsiinilisi tulemusi, suurendades samal ajal majanduslikku tootlikkust, vähendades haiguskoormust. Sellised edusammud on aga seotud väljakutsetega, sealhulgas töökoha ümberpaigutamine, andmete privaatsusprobleemid ja eetilised arutelud juurdepääsu üle isikupärastatud ravile.

Generatiivse antikeha disaini kontekst

Antikehad on meie immuunsüsteemi poolt loodud kaitsvad valgud, mis kõrvaldavad kahjulikud ained nendega seondudes. Antikehi kasutatakse sageli terapeutilistes rakendustes nende ainulaadsete omaduste tõttu, sealhulgas vähenenud immunogeensed vastused ja suurenenud spetsiifilisus sihtantigeenide suhtes. Antikeharavimi väljatöötamise algfaas hõlmab põhimolekuli tuvastamist. 

See molekul leitakse tavaliselt spetsiifilise sihtantigeeni vastaste erinevate antikehavariantide ulatuslike raamatukogude skriinimisel, mis võib olla aeganõudev. Molekuli edasine areng on samuti pikk protsess. Seetõttu on ülioluline välja töötada kiiremad meetodid antikehade ravimite väljatöötamiseks.

New Yorgis ja Washingtonis asuv ettevõte Absci Corp tegi läbimurde 2023. aastal, kui nad kasutasid generatiivset tehisintellekti mudelit, et kavandada uudseid antikehi, mis seostuvad spetsiifilise retseptoriga HER2 tihedamalt kui traditsioonilised terapeutilised antikehad. Huvitaval kombel algas see projekt kõigi olemasolevate antikehade andmete eemaldamisega, mis takistas AI-l lihtsalt teadaolevate tõhusate antikehade dubleerimist. 

Absci AI-süsteemi loodud antikehad olid omanäolised, ilma teadaolevate vasteteta, mis rõhutas nende uudsust. Need tehisintellekti loodud antikehad said kõrgeid tulemusi ka "loomulikkuse" osas, mis viitab arengu lihtsusele ja potentsiaalile kutsuda esile tugevaid immuunvastuseid. Tehisintellekti teedrajav kasutamine antikehade kujundamiseks, mis toimivad sama hästi või paremini kui meie keha looming, võib oluliselt vähendada terapeutiliste antikehade väljatöötamise aega ja kulusid.

Häiriv mõju

Generatiivne antikehade disain on meditsiini tuleviku jaoks paljutõotav, eriti isikupärastatud ravi puhul. Kuna iga inimese immuunvastus võib oluliselt erineda, on selle tehnoloogia abil võimalik luua individuaalseid ravimeetodeid, mis on kohandatud inimese spetsiifilistele immuunomadustele. Näiteks võivad teadlased välja töötada konkreetsed antikehad, mis seostuvad patsiendi ainulaadsete vähirakkudega, pakkudes väga individuaalset raviplaani. 

Traditsiooniline ravimite väljatöötamine on kulukas, aeganõudev protsess, mille ebaõnnestumiste protsent on suur. Generatiivne tehisintellekt võib protsessi kiirendada, tuvastades kiiresti potentsiaalsed antikehakandidaadid, vähendades oluliselt kulusid ja potentsiaalselt suurendades edukuse määra. Lisaks saab AI-ga loodud antikehi modifitseerida ja kohandada kiiremini vastuseks sihtpatogeenide mis tahes resistentsusele. See paindlikkus on kiiresti arenevate haiguste puhul ülioluline, nagu oli tunnistajaks COVID-19 pandeemia ajal.

Valitsuste jaoks võib generatiivse tehisintellekti kaasamine antikehade kujundamisse mõjutada rahvatervist. See mitte ainult ei kiirenda tervisekriisidele reageerimist, vaid võib ka muuta tervishoiu kättesaadavamaks. Traditsiooniliselt on paljud uudsed ravimid kõrgete arenduskulude ja farmaatsiaettevõtete vajaduse tõttu oma investeeringud tasuda liiga kallid. Kui aga tehisintellekt suudab neid kulusid vähendada ja ravimite väljatöötamise ajakava kiirendada, võidakse säästud patsientidele üle kanda, muutes uudsed ravimeetodid taskukohasemaks. Lisaks võib kiire reageerimine esilekerkivatele terviseohtudele oluliselt vähendada nende ühiskondlikku mõju, suurendades riigi julgeolekut.

Generatiivse antikeha disaini tagajärjed

Generatiivse antikeha disaini laiemad tagajärjed võivad hõlmata järgmist: 

• Isikud, kellel on juurdepääs isikupärastatud ravile, mille tulemuseks on paranenud tervishoiu tulemused ja oodatav eluiga.
• Tervisekindlustuse pakkujad vähendavad kindlustusmakseid kuluefektiivsema ravi ja paremate tervisetulemuste tõttu.
• Ühiskonna haiguskoormuse vähendamine, mis suurendab tootlikkust ja majanduskasvu.
• Uute töökohtade ja elukutsete loomine keskendus tehisintellekti, bioloogia ja meditsiini ristumiskohale, aidates kaasa mitmekesisele tööturule.
• Valitsused on paremini varustatud bioloogilistele ohtudele või pandeemiatele reageerimiseks, mis suurendavad riiklikku julgeolekut ja ühiskonna vastupanuvõimet.
• Farmaatsiaettevõtted on loomkatsete ja ressursitarbimise vähenemise tõttu nihkumas jätkusuutlikumate ja tõhusamate uurimistavade poole.
• Ülikoolid ja õppeasutused kohandavad õppekavasid nii, et need hõlmaksid tehisintellekti ja antikehade disaini, edendades uut interdistsiplinaarsete teadlaste põlvkonda.
• Privaatsuse ja andmete turvalisusega seotud riskid, kuna isikupärastatud antikehade kujundamiseks on vaja rohkem tervise- ja geneetilisi andmeid.
• Isikupärastatud ravile juurdepääsuga kaasnevad poliitilised ja eetilised tagajärjed, mis põhjustavad arutelusid tervishoiu õigluse ja õigluse üle.

Küsimused, mida kaaluda

• Kui töötate tervishoius, siis kuidas muidu võiks generatiivne antikehade kujundamine parandada patsiendi tulemusi?
• Kuidas saaksid valitsused ja teadlased selle tehnoloogia eeliste suurendamiseks koostööd teha?