Generatív antitest tervezés: Amikor az AI találkozik a DNS-sel

• Szerző:
• Szerző neve

  Quantumrun Foresight
• 7. szeptember 2023.

Insight összefoglaló

A generatív mesterséges intelligenciát (AI) használó antitesttervezés a hagyományos antitesteket felülmúló új antitestek létrehozására felgyorsíthatja és csökkentheti a terápiás antitestek kifejlesztésének költségeit. Ez az áttörés megvalósíthatóvá teheti a személyre szabott kezeléseket, és potenciálisan javíthatja az orvosi eredményeket, miközben a betegségteher csökkentése révén növeli a gazdasági termelékenységet. Az ilyen előrelépések azonban kihívásokkal járnak, ideértve a munkahelyváltást, az adatvédelmi aggályokat és a személyre szabott kezelésekhez való hozzáférésről szóló etikai vitákat.

Generatív antitest tervezési kontextus

Az antitestek immunrendszerünk által létrehozott védőfehérjék, amelyek hozzájuk kötődve eliminálják a káros anyagokat. Az antitesteket gyakran használják terápiás alkalmazásokban egyedi jellemzőik miatt, beleértve a csökkent immunogén válaszokat és a megcélzott antigénekkel szembeni fokozott specifitást. Az antitest gyógyszer kifejlesztésének kezdeti fázisa magában foglalja a fő molekula azonosítását. 

Ezt a molekulát jellemzően úgy találják meg, hogy egy specifikus célantigén ellen különböző antitestváltozatok kiterjedt könyvtárait szűrik, ami időigényes lehet. A molekula későbbi fejlődése is hosszadalmas folyamat. Ezért kulcsfontosságú, hogy gyorsabb módszereket dolgozzanak ki az antitestek gyógyszerfejlesztésére.

Az Absci Corp, a New York-i és Washingtoni székhelyű cég 2023-ban áttörést ért el, amikor egy generatív mesterséges intelligencia-modellt alkalmaztak olyan új antitestek tervezésére, amelyek erősebben kötődnek egy specifikus receptorhoz, a HER2-hez, mint a hagyományos terápiás antitestek. Érdekes módon ez a projekt az összes létező antitestadat eltávolításával kezdődött, megakadályozva, hogy az MI pusztán megkettőzze az ismert hatékony antitesteket. 

Az Absci mesterséges intelligencia-rendszere által megtervezett antitestek jellegzetesek voltak, nem ismertek megfelelőket, hangsúlyozva újdonságukat. Ezek a mesterséges intelligencia által tervezett antitestek a "természetesség" tekintetében is magas pontszámot értek el, ami arra utal, hogy könnyű a fejlődés, és erős immunválaszt indukálhatnak. A mesterséges intelligencia úttörő alkalmazása olyan antitestek tervezésére, amelyek ugyanolyan jól vagy jobban működnek, mint a testünk által létrehozott antitestek, drasztikusan csökkentheti a terápiás antitest-fejlesztés idejét és költségeit.

Bomlasztó hatás

A generatív antitest-tervezés jelentős ígéreteket rejt az orvostudomány jövője szempontjából, különösen a személyre szabott kezelések tekintetében. Mivel az egyes személyek immunválasza jelentősen változhat, ezzel a technológiával lehetővé válik az egyén specifikus immunjellemzőihez szabott, testre szabott kezelések létrehozása. Például a kutatók olyan speciális antitesteket tervezhetnek, amelyek a páciensben lévő egyedi rákos sejtekhez kötődnek, és ezzel egy erősen személyre szabott kezelési tervet biztosítanak. 

A hagyományos gyógyszerfejlesztés költséges, időigényes folyamat, magas meghibásodási arány mellett. A generatív mesterséges intelligencia felgyorsíthatja a folyamatot azáltal, hogy gyorsan azonosítja a potenciális antitestjelölteket, drámai módon csökkenti a költségeket és potenciálisan növeli a sikerességi arányt. Ezenkívül a mesterséges intelligencia által tervezett antitestek gyorsabban módosíthatók és adaptálhatók a célkórokozók által kifejlesztett bármilyen rezisztenciára reagálva. Ez a mozgékonyság létfontosságú a gyorsan fejlődő betegségekben, amint azt a COVID-19 világjárvány idején is tanúsították.

A kormányok számára a generatív mesterséges intelligencia alkalmazása az antitesttervezésben hatással lehet a közegészségügyre. Nemcsak felgyorsíthatja az egészségügyi válságokra adott választ, hanem elérhetőbbé teheti az egészségügyi ellátást. Hagyományosan sok új gyógyszer megfizethetetlenül drága a magas fejlesztési költségek és a gyógyszergyártók befektetéseinek megtérülése miatt. Ha azonban a mesterséges intelligencia csökkenteni tudja ezeket a költségeket, és felgyorsítja a gyógyszerfejlesztési ütemtervet, a megtakarítások átháríthatók a betegekre, így az új kezelések megfizethetőbbé válnak. Ezenkívül az újonnan megjelenő egészségügyi veszélyekre való gyors reagálás jelentősen csökkentheti azok társadalmi hatását, növelve a nemzetbiztonságot.

A generatív antitest tervezés következményei

A generatív antitest-tervezés tágabb vonatkozásai a következők lehetnek: 

• Azok az egyének, akik személyre szabott orvosi kezelésekhez jutnak, amelyek javítják az egészségügyi ellátást és a várható élettartamot.
• Az egészségbiztosítók csökkentik a díjakat a költséghatékonyabb kezelések és a jobb egészségügyi eredmények miatt.
• A betegségek által okozott társadalmi terhek csökkentése, ami a termelékenység és a gazdasági növekedés növekedéséhez vezet.
• Az új munkahelyek és szakmák létrehozása a mesterséges intelligencia, a biológia és az orvostudomány találkozási pontjára összpontosított, hozzájárulva a változatos munkaerőpiachoz.
• A kormányok jobban felkészültek arra, hogy reagáljanak a biológiai fenyegetésekre vagy világjárványokra, ami megnöveli a nemzetbiztonságot és a társadalmi ellenálló képességet.
• Fenntarthatóbb és hatékonyabb kutatási gyakorlatok felé mozdulnak el a gyógyszergyárak az állatkísérletek és az erőforrás-felhasználás csökkenése miatt.
• Az egyetemek és oktatási intézmények a tanterveket a mesterséges intelligencia és az antitest-tervezés bevonásával alakítják ki, elősegítve az interdiszciplináris tudósok új generációját.
• A magánélethez és az adatbiztonsághoz kapcsolódó kockázatok, mivel több egészségügyi és genetikai adatra van szükség a személyre szabott antitesttervezéshez.
• A személyre szabott kezelésekhez való hozzáférés politikai és etikai vonatkozásai, amelyek vitákhoz vezetnek az egészségügyi méltányosságról és méltányosságról.

Megfontolandó kérdések

• Ha az egészségügyben dolgozik, hogyan javíthatná a generatív antitest-tervezés a betegek kimenetelét?
• Hogyan dolgozhatnak együtt a kormányok és a kutatók a technológia előnyeinek növelése érdekében?