Generatywny projekt przeciwciał: kiedy AI spotyka się z DNA

• Autor:
• nazwisko autora

  Foresight Quantumrun
• 7 września 2023 r.

Podsumowanie spostrzeżeń

Projektowanie przeciwciał przy użyciu generatywnej sztucznej inteligencji (AI) do tworzenia nowych przeciwciał, które przewyższają tradycyjne, może przyspieszyć i obniżyć koszty rozwoju przeciwciał terapeutycznych. Ten przełom może sprawić, że spersonalizowane terapie staną się wykonalne i potencjalnie poprawią wyniki medyczne, jednocześnie zwiększając produktywność ekonomiczną poprzez zmniejszenie obciążenia chorobami. Jednak takie postępy wiążą się z wyzwaniami, w tym zmianą pracy, obawami dotyczącymi prywatności danych i debatami etycznymi na temat dostępu do spersonalizowanych terapii.

Kontekst generatywnego projektowania przeciwciał

Przeciwciała to ochronne białka tworzone przez nasz układ odpornościowy, które eliminują szkodliwe substancje poprzez wiązanie się z nimi. Przeciwciała są często stosowane w zastosowaniach terapeutycznych ze względu na ich unikalne cechy, w tym zmniejszoną odpowiedź immunogenną i zwiększoną specyficzność względem docelowych antygenów. Początkowa faza opracowywania leku będącego przeciwciałem obejmuje identyfikację głównej cząsteczki. 

Ta cząsteczka jest zwykle znajdowana przez przeszukiwanie obszernych bibliotek różnych wariantów przeciwciał przeciwko określonemu antygenowi docelowemu, co może być czasochłonne. Dalszy rozwój cząsteczki jest również procesem długotrwałym. Dlatego kluczowe znaczenie ma opracowanie szybszych metod opracowywania leków opartych na przeciwciałach.

Absci Corp, firma z siedzibą w Nowym Jorku i Waszyngtonie, dokonała przełomu w 2023 r., kiedy zastosowała generatywny model sztucznej inteligencji do zaprojektowania nowych przeciwciał, które wiążą się ściślej z określonym receptorem HER2 niż tradycyjne przeciwciała terapeutyczne. Co ciekawe, projekt ten rozpoczął się od usunięcia wszystkich istniejących danych dotyczących przeciwciał, uniemożliwiając sztucznej inteligencji jedynie powielanie znanych skutecznych przeciwciał. 

Przeciwciała zaprojektowane przez system sztucznej inteligencji Absci były charakterystyczne, bez znanych odpowiedników, co podkreślało ich nowość. Te zaprojektowane przez sztuczną inteligencję przeciwciała uzyskały również wysokie wyniki w kategorii „naturalności”, co sugeruje łatwość rozwoju i potencjał wywoływania silnych odpowiedzi immunologicznych. To pionierskie wykorzystanie sztucznej inteligencji do projektowania przeciwciał, które działają równie dobrze lub lepiej niż kreacje naszego organizmu, może drastycznie skrócić czas i koszty rozwoju przeciwciał terapeutycznych.

Zakłócający wpływ

Generatywne projektowanie przeciwciał jest bardzo obiecujące dla przyszłości medycyny, zwłaszcza w przypadku spersonalizowanych terapii. Ponieważ odpowiedź immunologiczna każdej osoby może się znacznie różnić, dzięki tej technologii możliwe jest tworzenie indywidualnych terapii dostosowanych do specyficznych cech immunologicznych danej osoby. Na przykład naukowcy mogliby zaprojektować określone przeciwciała, które wiążą się z unikalnymi komórkami nowotworowymi u pacjenta, zapewniając wysoce zindywidualizowany plan leczenia. 

Tradycyjne opracowywanie leków jest kosztownym, czasochłonnym procesem o wysokim wskaźniku niepowodzeń. Generatywna sztuczna inteligencja może przyspieszyć ten proces, szybko identyfikując potencjalnych kandydatów na przeciwciała, radykalnie obniżając koszty i potencjalnie zwiększając wskaźnik sukcesu. Ponadto przeciwciała zaprojektowane przez sztuczną inteligencję można szybciej modyfikować i dostosowywać w odpowiedzi na jakąkolwiek oporność, jaką rozwijają docelowe patogeny. Ta zwinność jest niezbędna w przypadku szybko rozwijających się chorób, o czym świadczy pandemia COVID-19.

Dla rządów wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w projektowaniu przeciwciał może mieć wpływ na zdrowie publiczne. Może nie tylko przyspieszyć reakcję na kryzysy zdrowotne, ale także sprawić, że opieka zdrowotna stanie się bardziej dostępna. Tradycyjnie wiele nowych leków jest zbyt drogich ze względu na wysokie koszty rozwoju i konieczność zwrotu inwestycji przez firmy farmaceutyczne. Jeśli jednak sztuczna inteligencja może obniżyć te koszty i przyspieszyć harmonogram opracowywania leków, oszczędności mogą zostać przekazane pacjentom, dzięki czemu nowe terapie będą bardziej przystępne. Ponadto szybkie reagowanie na pojawiające się zagrożenia dla zdrowia może znacznie zmniejszyć ich wpływ na społeczeństwo, zwiększając bezpieczeństwo narodowe.

Implikacje generatywnego projektowania przeciwciał

Szersze implikacje generatywnego projektowania przeciwciał mogą obejmować: 

• Osoby uzyskujące dostęp do spersonalizowanych zabiegów medycznych skutkujących poprawą wyników opieki zdrowotnej i średniej długości życia.
• Dostawcy ubezpieczeń zdrowotnych obniżają stawki składek ze względu na bardziej opłacalne leczenie i lepsze wyniki zdrowotne.
• Zmniejszenie obciążenia społecznego chorobami prowadzące do zwiększenia produktywności i wzrostu gospodarczego.
• Generowanie nowych miejsc pracy i zawodów skupionych na skrzyżowaniu sztucznej inteligencji, biologii i medycyny, przyczyniając się do zróżnicowanego rynku pracy.
• Rządy są lepiej przygotowane do reagowania na zagrożenia biologiczne lub pandemie, co prowadzi do zwiększenia bezpieczeństwa narodowego i odporności społecznej.
• Firmy farmaceutyczne przechodzą na bardziej zrównoważone i wydajne praktyki badawcze ze względu na spadek liczby testów na zwierzętach i zużycia zasobów.
• Uniwersytety i instytucje edukacyjne dostosowujące programy nauczania w celu uwzględnienia projektowania sztucznej inteligencji i przeciwciał, wspierając nową generację interdyscyplinarnych naukowców.
• Ryzyko związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych, ponieważ do spersonalizowanego projektowania przeciwciał potrzeba więcej danych zdrowotnych i genetycznych.
• Polityczne i etyczne implikacje związane z dostępem do zindywidualizowanych metod leczenia, prowadzące do debat na temat równości i sprawiedliwości w opiece zdrowotnej.

Pytania do rozważenia

• Jeśli pracujesz w służbie zdrowia, w jaki inny sposób projektowanie generatywnych przeciwciał może poprawić wyniki leczenia pacjentów?
• W jaki sposób rządy i naukowcy mogą współpracować, aby zwiększyć korzyści płynące z tej technologii?