Генеративный дизайн антител: когда ИИ встречается с ДНК

• Автор:
• Имя автора

  Квантумран Форсайт
• 7 сентября, 2023

Сводка статистики

Дизайн антител с использованием генеративного искусственного интеллекта (ИИ) для создания новых антител, которые превосходят традиционные, может ускорить и снизить стоимость разработки терапевтических антител. Этот прорыв может сделать возможным персонализированное лечение и потенциально улучшить медицинские результаты, одновременно повышая экономическую производительность за счет снижения бремени болезни. Однако такие достижения сопряжены с проблемами, в том числе смещением рабочих мест, проблемами конфиденциальности данных и этическими дебатами о доступе к персонализированному лечению.

Контекст генеративного дизайна антител

Антитела — это защитные белки, созданные нашей иммунной системой, которые устраняют вредные вещества, связываясь с ними. Антитела часто используются в терапевтических целях из-за их уникальных характеристик, включая сниженный иммуногенный ответ и повышенную специфичность к антигенам-мишеням. Начальная фаза разработки препарата на основе антител включает идентификацию основной молекулы. 

Эту молекулу обычно находят путем скрининга обширных библиотек различных вариантов антител против определенного антигена-мишени, что может занять много времени. Дальнейшее развитие молекулы также является длительным процессом. Поэтому крайне важно разработать более быстрые методы разработки лекарств на основе антител.

Absci Corp, компания, базирующаяся в Нью-Йорке и Вашингтоне, совершила прорыв в 2023 году, когда они использовали генеративную модель искусственного интеллекта для разработки новых антител, которые более тесно связываются со специфическим рецептором HER2, чем традиционные терапевтические антитела. Интересно, что этот проект начался с удаления всех существующих данных об антителах, что не позволило ИИ просто дублировать известные эффективные антитела. 

Антитела, разработанные системой искусственного интеллекта Absci, были отличительными, не имели известных аналогов, что подчеркивало их новизну. Эти антитела, разработанные ИИ, также получили высокие оценки за «естественность», что свидетельствует о простоте разработки и способности вызывать сильные иммунные реакции. Это новаторское использование ИИ для разработки антител, которые функционируют так же или даже лучше, чем творения нашего организма, может резко сократить время и расходы на разработку терапевтических антител.

Разрушительное воздействие

Генеративный дизайн антител имеет большие перспективы для будущего медицины, особенно для персонализированного лечения. Поскольку иммунный ответ каждого человека может значительно различаться, с помощью этой технологии становится возможным создание индивидуального лечения, адаптированного к конкретным иммунным характеристикам человека. Например, исследователи могли бы разработать определенные антитела, которые связываются с уникальными раковыми клетками пациента, обеспечивая индивидуальный план лечения. 

Традиционная разработка лекарств — это дорогостоящий, трудоемкий процесс с высокой частотой неудач. Генеративный ИИ может ускорить процесс, быстро выявляя потенциальных кандидатов на антитела, значительно сокращая расходы и потенциально повышая вероятность успеха. Кроме того, антитела, разработанные ИИ, могут быть модифицированы и адаптированы быстрее в ответ на любую резистентность, которую развивают целевые патогены. Эта гибкость жизненно важна при быстро развивающихся заболеваниях, о чем свидетельствует пандемия COVID-19.

Для правительств использование генеративного ИИ в разработке антител может повлиять на общественное здравоохранение. Это может не только ускорить реагирование на кризисы в области здравоохранения, но и сделать здравоохранение более доступным. Традиционно многие новые лекарства являются непомерно дорогими из-за высоких затрат на разработку и необходимости для фармацевтических компаний окупать свои инвестиции. Однако, если ИИ сможет сократить эти расходы и ускорить сроки разработки лекарств, сэкономленные средства могут быть переданы пациентам, что сделает новые методы лечения более доступными. Кроме того, быстрое реагирование на возникающие угрозы для здоровья может значительно уменьшить их воздействие на общество, укрепив национальную безопасность.

Последствия генеративного дизайна антител

Более широкие последствия генеративного дизайна антител могут включать: 

• Люди, получающие доступ к персонализированному медицинскому обслуживанию, что приводит к улучшению результатов лечения и ожидаемой продолжительности жизни.
• Поставщики медицинского страхования снижают ставки страховых взносов из-за более экономичного лечения и лучших результатов для здоровья.
• Снижение социального бремени болезней, ведущее к повышению производительности и экономическому росту.
• Создание новых рабочих мест и профессий, ориентированных на пересечение ИИ, биологии и медицины, что способствует диверсификации рынка труда.
• Правительства лучше подготовлены к реагированию на биологические угрозы или пандемии, что ведет к повышению национальной безопасности и устойчивости общества.
• Фармацевтические компании переходят на более устойчивые и эффективные методы исследований в связи с сокращением испытаний на животных и потребления ресурсов.
• Университеты и образовательные учреждения адаптируют учебные программы для включения ИИ и разработки антител, способствуя формированию нового поколения междисциплинарных ученых.
• Риски, связанные с конфиденциальностью и безопасностью данных, поскольку для персонализированного дизайна антител необходимо больше медицинских и генетических данных.
• Политические и этические последствия, связанные с доступом к персонализированному лечению, приводят к спорам о справедливости и справедливости в здравоохранении.

Вопросы для рассмотрения

• Если вы работаете в сфере здравоохранения, как еще генеративный дизайн антител может улучшить результаты лечения пациентов?
• Как правительства и исследователи могут работать вместе, чтобы расширить преимущества этой технологии?