Generativ antistoffdesign: Når AI møter DNA

• Forfatter:
• forfatternavn

  Quantumrun Foresight
• September 7, 2023

Oppsummering av innsikt

Antistoffdesign ved bruk av generativ kunstig intelligens (AI) for å lage nye antistoffer som utkonkurrerer tradisjonelle, kan fremskynde og redusere kostnadene for terapeutisk antistoffutvikling. Dette gjennombruddet kan gjøre personlig tilpassede behandlinger gjennomførbare og potensielt forbedre medisinske resultater samtidig som den øker den økonomiske produktiviteten gjennom redusert sykdomsbyrde. Imidlertid har slike fremskritt tilknyttede utfordringer, inkludert forskyvning av jobb, bekymringer om personvern og etiske debatter om tilgang til personlig tilpassede behandlinger.

Generativ antistoffdesignkontekst

Antistoffer er beskyttende proteiner skapt av immunsystemet vårt som eliminerer skadelige stoffer ved å binde seg til dem. Antistoffer brukes ofte i terapeutiske applikasjoner på grunn av deres unike egenskaper, inkludert reduserte immunogene responser og forbedret spesifisitet for målantigener. Den innledende fasen i utviklingen av et antistoffmedikament innebærer identifisering av et hovedmolekyl. 

Dette molekylet finnes vanligvis ved å screene omfattende biblioteker av forskjellige antistoffvarianter mot et spesifikt målantigen, noe som kan være tidkrevende. Molekylets etterfølgende utvikling er også en langvarig prosess. Derfor er det avgjørende å utvikle raskere metoder for utvikling av antistoffmedisin.

Absci Corp, et selskap basert i New York og Washington, gjorde et gjennombrudd i 2023 da de brukte en generativ AI-modell for å designe nye antistoffer som binder seg tettere til en spesifikk reseptor, HER2, enn tradisjonelle terapeutiske antistoffer. Interessant nok begynte dette prosjektet med fjerning av alle eksisterende antistoffdata, og forhindret AI fra bare å duplisere kjente effektive antistoffer. 

Antistoffene designet av Abscis AI-system var særegne, uten kjente motstykker, noe som understreket deres nyhet. Disse AI-designede antistoffene scoret også høyt på "naturlighet", noe som tyder på enkel utvikling og potensialet til å indusere robuste immunresponser. Denne banebrytende bruken av kunstig intelligens for å designe antistoffer som fungerer like godt eller bedre enn kroppens kreasjoner, kan drastisk redusere tiden og kostnadene for terapeutisk antistoffutvikling.

Forstyrrende påvirkning

Generativt antistoffdesign har et betydelig løfte for fremtidens medisin, spesielt for personlig tilpassede behandlinger. Siden hver persons immunrespons kan variere betydelig, blir det mulig å lage skreddersydde behandlinger tilpasset en persons spesifikke immunegenskaper med denne teknologien. For eksempel kan forskere designe spesielle antistoffer som binder seg til de unike kreftcellene i en pasient, og gir en svært individualisert behandlingsplan. 

Tradisjonell legemiddelutvikling er en kostbar, tidkrevende prosess med høy feilprosent. Generativ AI kan akselerere prosessen ved å identifisere potensielle antistoffkandidater raskt, dramatisk kutte kostnader og potensielt øke suksessraten. I tillegg kan AI-designede antistoffer modifiseres og tilpasses raskere som respons på enhver motstand målpatogenene utvikler. Denne smidigheten er avgjørende for raskt utviklende sykdommer, som vi ble vitne til under COVID-19-pandemien.

For myndigheter kan det å omfavne generativ AI i antistoffdesign påvirke folkehelsen. Ikke bare kan det fremskynde responsen på helsekriser, men det kan også gjøre helsevesenet mer tilgjengelig. Tradisjonelt er mange nye legemidler uoverkommelig dyre på grunn av de høye utviklingskostnadene og behovet for farmasøytiske selskaper for å tjene tilbake investeringene sine. Men hvis kunstig intelligens kan redusere disse kostnadene og akselerere tidslinjen for legemiddelutvikling, kan besparelsene overføres til pasientene, noe som gjør nye behandlinger rimeligere. Dessuten kan det å reagere raskt på nye helsetrusler redusere deres samfunnsmessige påvirkning betydelig, og øke nasjonal sikkerhet.

Implikasjoner av generativ antistoffdesign

Større implikasjoner av generativ antistoffdesign kan omfatte: 

• Enkeltpersoner som får tilgang til personlig tilpassede medisinske behandlinger som resulterer i forbedrede helseresultater og forventet levealder.
• Helseforsikringsleverandører senker premiesatsene på grunn av mer kostnadseffektive behandlinger og bedre helseresultater.
• Reduksjon i samfunnsbyrden av sykdom som fører til økt produktivitet og økonomisk vekst.
• Generering av nye jobber og yrker fokusert på skjæringspunktet mellom AI, biologi og medisin, og bidrar til et diversifisert arbeidsmarked.
• Regjeringer som er bedre rustet til å svare på biologiske trusler eller pandemier som fører til økt nasjonal sikkerhet og samfunnsmessig motstandskraft.
• Farmasøytiske selskaper går over til mer bærekraftig og effektiv forskningspraksis på grunn av nedgangen i dyreforsøk og ressursforbruk.
• Universiteter og utdanningsinstitusjoner tilpasser læreplaner for å inkludere AI og antistoffdesign, og fremmer en ny generasjon tverrfaglige forskere.
• Risiko forbundet med personvern og datasikkerhet ettersom flere helse- og genetiske data er nødvendig for personlig design av antistoffer.
• Politiske og etiske implikasjoner rundt tilgang til personlig tilpassede behandlinger som fører til debatter om rettferdighet og rettferdighet i helsevesenet.

Spørsmål å vurdere

• Hvis du jobber i helsevesenet, hvordan kan generativ antistoffdesign ellers forbedre pasientresultatene?
• Hvordan kan myndigheter og forskere samarbeide for å skalere opp fordelene med denne teknologien?