Generatyvus antikūnų dizainas: kai AI susitinka su DNR

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Rugsėjis 7, 2023

Įžvalgos santrauka

Antikūnų projektavimas naudojant generatyvųjį dirbtinį intelektą (AI), siekiant sukurti naujus antikūnus, kurie pranoksta tradicinius, gali paspartinti ir sumažinti terapinio antikūnų kūrimo išlaidas. Šis proveržis gali padaryti individualų gydymą įmanomu ir gali pagerinti medicininius rezultatus, tuo pačiu padidinant ekonominį produktyvumą sumažinus ligų naštą. Tačiau tokia pažanga yra susijusi su iššūkiais, įskaitant darbo perkėlimą, susirūpinimą dėl duomenų privatumo ir etines diskusijas dėl galimybės gauti individualizuotą gydymą.

Generatyvių antikūnų projektavimo kontekstas

Antikūnai yra mūsų imuninės sistemos sukurti apsauginiai baltymai, kurie, prisijungdami prie jų, pašalina kenksmingas medžiagas. Antikūnai dažnai naudojami terapijoje dėl savo unikalių savybių, įskaitant sumažėjusį imunogeninį atsaką ir padidėjusį specifiškumą tiksliniams antigenams. Pradinis antikūnų vaisto kūrimo etapas apima pagrindinės molekulės identifikavimą. 

Ši molekulė paprastai randama tiriant plačias įvairių antikūnų variantų bibliotekas prieš konkretų tikslinį antigeną, o tai gali užtrukti. Tolesnis molekulės vystymasis taip pat yra ilgas procesas. Todėl labai svarbu sukurti greitesnius antikūnų vaistų kūrimo metodus.

Niujorke ir Vašingtone įsikūrusi bendrovė „Absci Corp“ padarė proveržį 2023 m., kai panaudojo generatyvųjį AI modelį, kad sukurtų naujus antikūnus, kurie glaudžiau jungiasi prie specifinio receptoriaus, HER2, nei tradiciniai terapiniai antikūnai. Įdomu tai, kad šis projektas prasidėjo pašalinus visus esamus antikūnų duomenis, neleidžiant AI tik dubliuoti žinomus veiksmingus antikūnus. 

Absci AI sistemos sukurti antikūnai buvo išskirtiniai, be žinomų atitikmenų, pabrėždami jų naujumą. Šie dirbtinio intelekto sukurti antikūnai taip pat gavo aukštus balus dėl „natūralumo“, o tai rodo, kad jie lengvai vystosi ir gali sukelti tvirtą imuninį atsaką. Šis novatoriškas dirbtinio intelekto panaudojimas kuriant antikūnus, kurie funkcionuoja taip pat gerai arba geriau nei mūsų organizmo kūriniai, gali drastiškai sutrumpinti terapinio antikūnų kūrimo laiką ir išlaidas.

Trikdantis poveikis

Generatyvus antikūnų dizainas teikia daug pažadų medicinos ateičiai, ypač individualiems gydymo būdams. Kadangi kiekvieno žmogaus imuninis atsakas gali labai skirtis, naudojant šią technologiją įmanoma sukurti individualius gydymo būdus, pritaikytus individualioms imuninėms savybėms. Pavyzdžiui, mokslininkai galėtų sukurti tam tikrus antikūnus, kurie jungiasi prie unikalių paciento vėžio ląstelių, pateikdami labai individualų gydymo planą. 

Tradicinių vaistų kūrimas yra brangus, daug laiko reikalaujantis procesas ir didelis gedimų procentas. Generatyvus dirbtinis intelektas gali pagreitinti procesą, greitai identifikuodamas potencialius antikūnų kandidatus, smarkiai sumažindamas išlaidas ir galbūt padidindamas sėkmės procentą. Be to, AI sukurti antikūnai gali būti modifikuoti ir greičiau pritaikyti reaguojant į bet kokį atsparumą, kurį sukuria tiksliniai patogenai. Šis judrumas yra gyvybiškai svarbus sparčiai besivystančioms ligoms, kaip buvo paliudyta per COVID-19 pandemiją.

Vyriausybių nuomone, generatyvaus AI įtraukimas į antikūnų kūrimą gali turėti įtakos visuomenės sveikatai. Tai ne tik gali pagreitinti reagavimą į sveikatos krizes, bet ir gali padaryti sveikatos priežiūrą labiau prieinamą. Tradiciškai daugelis naujų vaistų yra pernelyg brangūs dėl didelių plėtros sąnaudų ir poreikio farmacijos įmonėms susigrąžinti savo investicijas. Tačiau jei dirbtinis intelektas gali sumažinti šias išlaidas ir paspartinti vaistų kūrimo laiką, sutaupytos lėšos gali būti perduotos pacientams, todėl nauji gydymo būdai taps prieinamesni. Be to, greitas reagavimas į kylančias grėsmes sveikatai gali žymiai sumažinti jų poveikį visuomenei ir sustiprinti nacionalinį saugumą.

Generatyvaus antikūnų projektavimo pasekmės

Platesnės generatyvaus antikūnų dizaino pasekmės gali apimti: 

• Asmenys, gaunantys prieigą prie individualizuotų medicininių paslaugų, dėl kurių pagerėja sveikatos priežiūros rezultatai ir gyvenimo trukmė.
• Sveikatos draudimo paslaugų teikėjai mažina įmokų tarifus dėl ekonomiškesnių gydymo būdų ir geresnių sveikatos rezultatų.
• Visuomenės ligų naštos mažinimas, dėl kurio padidės produktyvumas ir ekonomikos augimas.
• Kuriant naujas darbo vietas ir profesijas, daugiausia dėmesio skiriama dirbtinio intelekto, biologijos ir medicinos sankirtai, prisidedant prie įvairios darbo rinkos.
• Vyriausybės yra geriau pasirengusios reaguoti į biologines grėsmes ar pandemijas, dėl kurių padidėja nacionalinis saugumas ir visuomenės atsparumas.
• Farmacijos įmonės pereina prie tvaresnių ir veiksmingesnių mokslinių tyrimų praktikos dėl sumažėjusių bandymų su gyvūnais ir išteklių naudojimo.
• Universitetai ir švietimo įstaigos, pritaikančios mokymo programas, įtraukdamos dirbtinio intelekto ir antikūnų kūrimą, ugdydami naują tarpdisciplininių mokslininkų kartą.
• Rizika, susijusi su privatumu ir duomenų saugumu, nes norint sukurti asmeninį antikūnų reikia daugiau sveikatos ir genetinių duomenų.
• Politinės ir etinės pasekmės, susijusios su galimybe gauti individualizuotą gydymą, todėl kyla diskusijų apie sveikatos priežiūros teisingumą ir teisingumą.

Klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti

• Jei dirbate sveikatos priežiūros srityje, kaip kitaip generatyvus antikūnų dizainas galėtų pagerinti pacientų rezultatus?
• Kaip vyriausybės ir mokslininkai galėtų dirbti kartu, kad padidintų šios technologijos naudą?