Generatief antilichaamontwerp: wanneer AI DNA ontmoet

• Auteur:
• auteursnaam

  Quantumrun-prognose
• 7 september 2023

Samenvatting inzicht

Antilichaamontwerp met behulp van generatieve kunstmatige intelligentie (AI) om nieuwe antilichamen te creëren die beter presteren dan traditionele antilichamen, kan de ontwikkeling van therapeutische antilichamen versnellen en verlagen. Deze doorbraak kan gepersonaliseerde behandelingen mogelijk maken en mogelijk de medische resultaten verbeteren, terwijl de economische productiviteit wordt gestimuleerd door verminderde ziektelast. Dergelijke vorderingen brengen echter uitdagingen met zich mee, waaronder het verplaatsen van banen, zorgen over gegevensprivacy en ethische debatten over toegang tot gepersonaliseerde behandelingen.

Ontwerpcontext van generatieve antilichamen

Antilichamen zijn beschermende eiwitten die door ons immuunsysteem worden aangemaakt en die schadelijke stoffen elimineren door zich eraan te binden. Antilichamen worden vaak gebruikt in therapeutische toepassingen vanwege hun unieke kenmerken, waaronder verminderde immunogene reacties en verbeterde specificiteit voor doelantigenen. De eerste fase bij het ontwikkelen van een antilichaammedicijn omvat de identificatie van een hoofdmolecuul. 

Dit molecuul wordt meestal gevonden door uitgebreide bibliotheken van diverse antilichaamvarianten tegen een specifiek doelantigeen te screenen, wat tijdrovend kan zijn. De daaropvolgende ontwikkeling van het molecuul is ook een langdurig proces. Daarom is het van cruciaal belang om snellere methoden te ontwikkelen voor de ontwikkeling van antilichaamgeneesmiddelen.

Absci Corp, een bedrijf gevestigd in New York en Washington, brak in 2023 door toen ze een generatief AI-model gebruikten om nieuwe antilichamen te ontwerpen die sterker binden aan een specifieke receptor, HER2, dan traditionele therapeutische antilichamen. Interessant is dat dit project begon met het verwijderen van alle bestaande antilichaamgegevens, waardoor werd voorkomen dat de AI alleen bekende effectieve antilichamen dupliceerde. 

De antilichamen die door het AI-systeem van Absci zijn ontworpen, waren onderscheidend, zonder bekende tegenhangers, wat hun nieuwheid benadrukte. Deze door AI ontworpen antilichamen scoorden ook hoog op "natuurlijkheid", wat duidt op een gemakkelijke ontwikkeling en het potentieel om robuuste immuunresponsen op te wekken. Dit baanbrekende gebruik van AI om antilichamen te ontwerpen die even goed of beter functioneren dan de creaties van ons lichaam, kan de tijd en kosten van de ontwikkeling van therapeutische antilichamen drastisch verminderen.

Disruptieve impact

Generatief antilichaamontwerp is veelbelovend voor de toekomst van de geneeskunde, met name voor gepersonaliseerde behandelingen. Aangezien de immuunrespons van elke persoon aanzienlijk kan variëren, wordt het met deze technologie mogelijk om op maat gemaakte behandelingen te creëren die zijn afgestemd op de specifieke immuunkenmerken van een individu. Onderzoekers zouden bijvoorbeeld bepaalde antilichamen kunnen ontwerpen die zich binden aan de unieke kankercellen in een patiënt, waardoor een sterk geïndividualiseerd behandelplan ontstaat. 

Traditionele medicijnontwikkeling is een duur, tijdrovend proces met een hoog percentage mislukkingen. Generatieve AI kan het proces versnellen door potentiële antilichaamkandidaten snel te identificeren, waardoor de kosten drastisch worden verlaagd en het slagingspercentage mogelijk wordt verhoogd. Bovendien kunnen door AI ontworpen antilichamen sneller worden aangepast en aangepast als reactie op eventuele resistentie die de doelpathogenen ontwikkelen. Deze behendigheid is van vitaal belang bij snel evoluerende ziekten, zoals te zien was tijdens de COVID-19-pandemie.

Voor overheden kan het omarmen van generatieve AI bij het ontwerpen van antilichamen gevolgen hebben voor de volksgezondheid. Het kan niet alleen sneller reageren op gezondheidscrises, maar ook de gezondheidszorg toegankelijker maken. Traditioneel zijn veel nieuwe geneesmiddelen onbetaalbaar vanwege de hoge ontwikkelingskosten en de noodzaak voor farmaceutische bedrijven om hun investering terug te verdienen. Als AI deze kosten echter kan verlagen en de tijdlijn voor de ontwikkeling van geneesmiddelen kan versnellen, kunnen de besparingen worden doorberekend aan patiënten, waardoor nieuwe behandelingen betaalbaarder worden. Bovendien kan snel reageren op opkomende gezondheidsbedreigingen hun maatschappelijke impact aanzienlijk verminderen en de nationale veiligheid vergroten.

Implicaties van generatief antilichaamontwerp

Bredere implicaties van generatief antilichaamontwerp kunnen zijn: 

• Individuen die toegang krijgen tot gepersonaliseerde medische behandelingen, resulterend in verbeterde zorgresultaten en levensverwachting.
• Zorgverzekeraars verlagen premietarieven vanwege kosteneffectievere behandelingen en betere gezondheidsresultaten.
• Vermindering van de maatschappelijke ziektelast, wat leidt tot hogere productiviteit en economische groei.
• Genereren van nieuwe banen en beroepen gericht op het snijvlak van AI, biologie en geneeskunde, wat bijdraagt ​​aan een gediversifieerde arbeidsmarkt.
• Overheden die beter zijn toegerust om te reageren op biologische dreigingen of pandemieën, wat leidt tot meer nationale veiligheid en maatschappelijke veerkracht.
• Farmaceutische bedrijven verschuiven naar duurzamere en efficiëntere onderzoekspraktijken vanwege de afname van dierproeven en het verbruik van hulpbronnen.
• Universiteiten en onderwijsinstellingen passen curricula aan om AI en het ontwerp van antilichamen op te nemen, waardoor een nieuwe generatie interdisciplinaire wetenschappers wordt gestimuleerd.
• Risico's verbonden aan privacy en gegevensbeveiliging, aangezien er meer gezondheids- en genetische gegevens nodig zijn voor een gepersonaliseerd ontwerp van antilichamen.
• Politieke en ethische implicaties rond toegang tot gepersonaliseerde behandelingen die leiden tot debatten over gelijkheid en eerlijkheid in de gezondheidszorg.

Vragen om te overwegen

• Als u in de gezondheidszorg werkt, hoe zou het ontwerp van generatieve antilichamen anders de patiëntresultaten kunnen verbeteren?
• Hoe kunnen overheden en onderzoekers samenwerken om de voordelen van deze technologie op te schalen?