Design de anticorpi generativi: când AI întâlnește ADN-ul

• Autor:
• Numele autorului

  Previziune Quantumrun
• 7 Septembrie, 2023

Rezumat perspectivă

Proiectarea anticorpilor folosind inteligența artificială generativă (AI) pentru a crea noi anticorpi care îi depășesc pe cei tradiționali poate accelera și reduce costul dezvoltării anticorpilor terapeutici. Această descoperire poate face fezabile tratamentele personalizate și poate îmbunătăți rezultatele medicale, sporind în același timp productivitatea economică prin reducerea poverii bolii. Cu toate acestea, astfel de progrese au asociat provocări, inclusiv înlocuirea locurilor de muncă, preocupări privind confidențialitatea datelor și dezbateri etice privind accesul la tratamente personalizate.

Contextul de proiectare a anticorpilor generativi

Anticorpii sunt proteine ​​de protecție create de sistemul nostru imunitar care elimină substanțele nocive prin legarea de acestea. Anticorpii sunt utilizați frecvent în aplicații terapeutice datorită caracteristicilor lor unice, inclusiv răspunsuri imunogene reduse și specificitate sporită față de antigenele țintă. Faza inițială în dezvoltarea unui medicament cu anticorpi implică identificarea unei molecule principale. 

Această moleculă este de obicei găsită prin screening-ul unor biblioteci extinse de diverse variante de anticorpi împotriva unui antigen țintă specific, ceea ce poate consuma mult timp. Dezvoltarea ulterioară a moleculei este, de asemenea, un proces îndelungat. Prin urmare, este crucial să se elaboreze metode mai rapide pentru dezvoltarea medicamentelor cu anticorpi.

Absci Corp, o companie cu sediul în New York și Washington, a făcut o descoperire în 2023, când a folosit un model AI generativ pentru a proiecta noi anticorpi care se leagă mai strâns la un receptor specific, HER2, decât anticorpii terapeutici tradiționali. Interesant, acest proiect a început cu eliminarea tuturor datelor existente despre anticorpi, împiedicând AI să dubleze doar anticorpii eficienți cunoscuți. 

Anticorpii proiectați de sistemul AI al lui Absci au fost distinctivi, fără omologi cunoscuți, subliniind noutatea lor. Acești anticorpi proiectați de inteligență artificială au obținut, de asemenea, un punctaj ridicat la „naturalitate”, ceea ce sugerează ușurința dezvoltării și potențialul de a induce răspunsuri imune robuste. Această utilizare de pionierat a inteligenței artificiale pentru a proiecta anticorpi care funcționează la fel de bine sau mai bine decât creațiile corpului nostru poate reduce drastic timpul și cheltuielile de dezvoltare a anticorpilor terapeutici.

Impact perturbator

Designul de anticorpi generativi deține o promisiune considerabilă pentru viitorul medicinei, în special pentru tratamentele personalizate. Deoarece răspunsul imun al fiecărei persoane poate varia semnificativ, crearea de tratamente personalizate adaptate caracteristicilor imune specifice ale unei persoane devine posibilă cu această tehnologie. De exemplu, cercetătorii ar putea proiecta anticorpi specifici care se leagă de celulele canceroase unice ale unui pacient, oferind un plan de tratament extrem de individualizat. 

Dezvoltarea tradițională a medicamentelor este un proces costisitor, consumator de timp, cu o rată mare de eșec. AI generativă poate accelera procesul prin identificarea rapidă a potențialilor candidați de anticorpi, reducând drastic costurile și potențial crescând rata de succes. În plus, anticorpii proiectați de IA pot fi modificați și adaptați mai rapid ca răspuns la orice rezistență dezvoltată de agenții patogeni țintă. Această agilitate este vitală în bolile cu evoluție rapidă, așa cum sa văzut în timpul pandemiei de COVID-19.

Pentru guverne, adoptarea IA generativă în proiectarea anticorpilor poate avea un impact asupra sănătății publice. Nu numai că poate accelera răspunsul la crizele de sănătate, dar poate și face asistența medicală mai accesibilă. În mod tradițional, multe medicamente noi sunt prohibitiv de scumpe din cauza costurilor mari de dezvoltare și a necesității companiilor farmaceutice de a-și recupera investiția. Cu toate acestea, dacă AI poate reduce aceste costuri și poate accelera perioada de dezvoltare a medicamentelor, economiile ar putea fi transmise pacienților, făcând tratamentele noi mai accesibile. În plus, răspunsul rapid la amenințările emergente pentru sănătate poate reduce semnificativ impactul lor societal, sporind securitatea națională.

Implicațiile proiectării anticorpilor generativi

Implicațiile mai largi ale designului de anticorpi generativi pot include: 

• Persoanele care obțin acces la tratamente medicale personalizate, ceea ce duce la îmbunătățirea rezultatelor în domeniul sănătății și a speranței de viață.
• Furnizorii de asigurări de sănătate scad ratele primelor datorită unor tratamente mai rentabile și rezultate mai bune în materie de sănătate.
• Reducerea poverii sociale a bolii care duce la creșterea productivității și la creșterea economică.
• Generarea de noi locuri de muncă și profesii concentrate pe intersecția dintre AI, biologie și medicină, contribuind la o piață a muncii diversificată.
• Guvernele fiind mai bine echipate pentru a răspunde amenințărilor biologice sau pandemiilor care conduc la îmbunătățirea securității naționale și a rezistenței societății.
• Companiile farmaceutice se îndreaptă către practici de cercetare mai durabile și mai eficiente din cauza scăderii testării pe animale și a consumului de resurse.
• Universitățile și instituțiile de învățământ adaptează programele pentru a include AI și designul de anticorpi, încurajând o nouă generație de oameni de știință interdisciplinari.
• Riscuri asociate cu confidențialitatea și securitatea datelor, deoarece sunt necesare mai multe date de sănătate și genetice pentru proiectarea personalizată a anticorpilor.
• Implicațiile politice și etice legate de accesul la tratamente personalizate conduc la dezbateri despre echitatea și corectitudinea în domeniul sănătății.

Întrebări de luat în considerare

• Dacă lucrați în domeniul sănătății, cum altfel ar putea designul de anticorpi generativi să îmbunătățească rezultatele pacienților?
• Cum ar putea guvernele și cercetătorii să colaboreze pentru a extinde beneficiile acestei tehnologii?