Generativ antikroppsdesign: När AI möter DNA

• Författare:
• författarnamn

  Quantumrun Framsyn
• September 7, 2023

Insiktssammanfattning

Antikroppsdesign med generativ artificiell intelligens (AI) för att skapa nya antikroppar som överträffar traditionella kan påskynda och minska kostnaderna för terapeutisk antikroppsutveckling. Detta genombrott kan göra personliga behandlingar möjliga och potentiellt förbättra medicinska resultat samtidigt som den ökar den ekonomiska produktiviteten genom minskad sjukdomsbörda. Sådana framsteg har dock associerade utmaningar, inklusive förflyttning av jobb, oro för datasekretess och etiska debatter om tillgång till personliga behandlingar.

Generativ antikroppsdesignkontext

Antikroppar är skyddande proteiner som skapas av vårt immunsystem som eliminerar skadliga ämnen genom att binda till dem. Antikroppar används ofta i terapeutiska tillämpningar på grund av deras unika egenskaper, inklusive reducerade immunogena svar och ökad specificitet för målantigener. Den inledande fasen i utvecklingen av ett antikroppsläkemedel involverar identifieringen av en huvudmolekyl. 

Denna molekyl hittas vanligtvis genom att screena omfattande bibliotek av olika antikroppsvarianter mot ett specifikt målantigen, vilket kan vara tidskrävande. Molekylens efterföljande utveckling är också en utdragen process. Därför är det avgörande att ta fram snabbare metoder för utveckling av antikroppsläkemedel.

Absci Corp, ett företag baserat i New York och Washington, gjorde ett genombrott 2023 när de använde en generativ AI-modell för att designa nya antikroppar som binder hårdare till en specifik receptor, HER2, än traditionella terapeutiska antikroppar. Intressant nog började detta projekt med att ta bort all befintlig antikroppsdata, vilket förhindrade AI från att bara duplicera kända effektiva antikroppar. 

Antikropparna designade av Abscis AI-system var distinkta, utan några kända motsvarigheter, vilket betonade deras nyhet. Dessa AI-designade antikroppar fick också höga poäng på "naturlighet", vilket tyder på enkel utveckling och potential att inducera robusta immunsvar. Denna banbrytande användning av AI för att designa antikroppar som fungerar lika bra eller bättre än vår kropps skapelser kan drastiskt minska tiden och kostnaden för terapeutisk antikroppsutveckling.

Störande inverkan

Generativ antikroppsdesign har ett stort löfte för framtidens medicin, särskilt för personliga behandlingar. Eftersom varje persons immunsvar kan variera avsevärt, blir det möjligt att skapa skräddarsydda behandlingar skräddarsydda för en individs specifika immunegenskaper med denna teknik. Till exempel kan forskare designa särskilda antikroppar som binder till de unika cancercellerna i en patient, vilket ger en mycket individualiserad behandlingsplan. 

Traditionell läkemedelsutveckling är en dyr, tidskrävande process med hög misslyckandefrekvens. Generativ AI kan påskynda processen genom att snabbt identifiera potentiella antikroppskandidater, dramatiskt minska kostnaderna och potentiellt öka framgångsfrekvensen. Dessutom kan AI-designade antikroppar modifieras och anpassas snabbare som svar på resistens som målpatogenerna utvecklar. Denna smidighet är avgörande för snabbt utvecklande sjukdomar, vilket bevittnades under covid-19-pandemin.

För regeringar kan det påverka folkhälsan att ta till sig generativ AI i antikroppsdesign. Det kan inte bara påskynda svaret på hälsokriser, utan det kan också göra vården mer tillgänglig. Traditionellt är många nya läkemedel oöverkomligt dyra på grund av de höga utvecklingskostnaderna och läkemedelsföretagens behov av att få tillbaka sina investeringar. Men om AI kan minska dessa kostnader och påskynda läkemedelsutvecklingens tidslinje, kan besparingarna föras vidare till patienterna, vilket gör nya behandlingar mer överkomliga. Att reagera snabbt på framväxande hälsohot kan dessutom avsevärt minska deras samhälleliga påverkan och stärka den nationella säkerheten.

Implikationer av generativ antikroppsdesign

Vidare implikationer av generativ antikroppsdesign kan inkludera: 

• Individer som får tillgång till personliga medicinska behandlingar som resulterar i förbättrade hälsoresultat och förväntad livslängd.
• Sjukförsäkringsleverantörer sänker premierna på grund av mer kostnadseffektiva behandlingar och bättre hälsoresultat.
• Minskning av samhällelig sjukdomsbörda som leder till ökad produktivitet och ekonomisk tillväxt.
• Generering av nya jobb och yrken fokuserade på skärningspunkten mellan AI, biologi och medicin, vilket bidrar till en diversifierad arbetsmarknad.
• Regeringar som är bättre rustade att svara på biologiska hot eller pandemier som leder till ökad nationell säkerhet och samhällelig motståndskraft.
• Läkemedelsföretag går över till mer hållbara och effektiva forskningsmetoder på grund av minskningen av djurförsök och resursförbrukning.
• Universitet och utbildningsinstitutioner anpassar läroplaner för att inkludera AI och antikroppsdesign, vilket främjar en ny generation av tvärvetenskapliga forskare.
• Risker förknippade med integritet och datasäkerhet eftersom mer hälso- och genetisk data behövs för personlig antikroppsdesign.
• Politiska och etiska implikationer kring tillgång till personliga behandlingar som leder till debatter om rättvisa och rättvisa i vården.

Frågor att överväga

• Om du arbetar inom vården, hur skulle generativ antikroppsdesign annars kunna förbättra patienternas resultat?
• Hur kan regeringar och forskare arbeta tillsammans för att skala upp fördelarna med denna teknik?