Generative antibody design: Kapag natugunan ng AI ang DNA

• May-akda:
• pangalan Author

  Quantumrun Foresight
• Septiyembre 7, 2023

Buod ng pananaw

Disenyo ng antibody gamit ang generative artificial intelligence (AI) upang lumikha ng mga nobelang antibodies na higit sa mga tradisyonal na maaaring mapabilis at mabawasan ang gastos ng pagbuo ng therapeutic antibody. Ang pambihirang tagumpay na ito ay maaaring gawing posible ang mga personalized na paggamot at potensyal na mapahusay ang mga resultang medikal habang pinapalakas ang produktibidad sa ekonomiya sa pamamagitan ng pinababang pasanin ng sakit. Gayunpaman, ang mga naturang pagsulong ay may kaugnay na mga hamon, kabilang ang paglilipat ng trabaho, mga alalahanin sa privacy ng data, at mga debate sa etika sa pag-access sa mga personalized na paggamot.

Konteksto ng disenyo ng generative na antibody

Ang mga antibodies ay mga proteksiyong protina na nilikha ng ating immune system na nag-aalis ng mga nakakapinsalang sangkap sa pamamagitan ng pagbubuklod sa kanila. Ang mga antibodies ay madalas na ginagamit sa mga therapeutic application dahil sa kanilang mga natatanging katangian, kabilang ang mga pinababang immunogenic na tugon at pinahusay na pagtitiyak sa mga target na antigens. Ang unang yugto sa pagbuo ng isang antibody na gamot ay nagsasangkot ng pagkilala sa isang pangunahing molekula. 

Ang molekula na ito ay karaniwang matatagpuan sa pamamagitan ng pag-screen ng mga malawak na aklatan ng magkakaibang mga variant ng antibody laban sa isang partikular na target na antigen, na maaaring magtagal. Ang kasunod na pag-unlad ng molekula ay isang mahabang proseso din. Samakatuwid, napakahalaga na gumawa ng mas mabilis na mga pamamaraan para sa pagbuo ng antibody na gamot.

Ang Absci Corp, isang kumpanyang nakabase sa New York at Washington, ay gumawa ng isang pambihirang tagumpay noong 2023 nang gumamit sila ng isang generative AI model upang magdisenyo ng mga novel antibodies na mas mahigpit na nagbubuklod sa isang partikular na receptor, HER2, kaysa sa tradisyonal na mga therapeutic antibodies. Kapansin-pansin, nagsimula ang proyektong ito sa pag-aalis ng lahat ng umiiral na data ng antibody, na pumipigil sa AI mula sa pagdoble lamang ng mga kilalang epektibong antibodies. 

Ang mga antibodies na idinisenyo ng sistema ng AI ng Absci ay natatangi, na walang kilalang mga katapat, na nagbibigay-diin sa kanilang pagiging bago. Ang mga antibodies na ito na idinisenyo ng AI ay nakakuha din ng mataas na marka sa "naturalness," na nagmumungkahi ng kadalian ng pag-unlad at ang potensyal na mag-udyok ng matatag na mga tugon sa immune. Ang pangunguna nitong paggamit ng AI upang magdisenyo ng mga antibodies na gumagana nang mahusay o mas mahusay kaysa sa mga nilikha ng ating katawan ay maaaring makabawas nang husto sa oras at gastos sa pagbuo ng therapeutic antibody.

Nakakagambalang epekto

Ang pagbuo ng disenyo ng antibody ay may malaking pangako para sa hinaharap ng gamot, partikular na para sa mga personalized na paggamot. Dahil ang immune response ng bawat tao ay maaaring mag-iba nang malaki, ang paglikha ng mga pasadyang paggamot na iniayon sa mga partikular na katangian ng immune ng isang indibidwal ay nagiging posible sa teknolohiyang ito. Halimbawa, maaaring magdisenyo ang mga mananaliksik ng mga partikular na antibodies na nagbubuklod sa mga natatanging selula ng kanser sa isang pasyente, na nagbibigay ng isang napaka-indibidwal na plano sa paggamot. 

Ang tradisyonal na pag-unlad ng gamot ay isang magastos, matagal na proseso na may mataas na rate ng pagkabigo. Maaaring pabilisin ng Generative AI ang proseso sa pamamagitan ng mabilis na pagtukoy sa mga potensyal na kandidato ng antibody, kapansin-pansing pagbabawas ng mga gastos at potensyal na pagtaas ng rate ng tagumpay. Bilang karagdagan, ang mga antibodies na dinisenyo ng AI ay maaaring mabago at maiangkop nang mas mabilis bilang tugon sa anumang paglaban na nabuo ng mga target na pathogen. Ang liksi na ito ay mahalaga sa mabilis na umuusbong na mga sakit, gaya ng nasaksihan sa panahon ng pandemya ng COVID-19.

Para sa mga pamahalaan, ang pagtanggap ng generative AI sa disenyo ng antibody ay maaaring makaapekto sa kalusugan ng publiko. Hindi lamang nito mapapabilis ang pagtugon sa mga krisis sa kalusugan, ngunit maaari rin nitong gawing mas madaling ma-access ang pangangalagang pangkalusugan. Ayon sa kaugalian, maraming mga nobelang gamot ang ipinagbabawal na mahal dahil sa mataas na gastos sa pagpapaunlad at ang pangangailangan para sa mga kumpanya ng parmasyutiko na mabawi ang kanilang puhunan. Gayunpaman, kung mababawasan ng AI ang mga gastos na ito at mapabilis ang timeline ng pagbuo ng gamot, ang mga matitipid ay maaaring maipasa sa mga pasyente, na ginagawang mas abot-kaya ang mga bagong paggamot. Bukod dito, ang mabilis na pagtugon sa mga umuusbong na banta sa kalusugan ay maaaring makabuluhang bawasan ang kanilang epekto sa lipunan, pagpapahusay ng pambansang seguridad.

Mga implikasyon ng pagbuo ng disenyo ng antibody

Ang mas malawak na implikasyon ng generative na disenyo ng antibody ay maaaring kabilang ang: 

• Mga indibidwal na nakakakuha ng access sa mga personalized na medikal na paggamot na nagreresulta sa pinabuting mga resulta ng pangangalagang pangkalusugan at pag-asa sa buhay.
• Ang mga tagapagbigay ng segurong pangkalusugan ay nagpapababa ng mga rate ng premium dahil sa mas matipid na mga paggamot at mas magandang resulta sa kalusugan.
• Pagbawas sa pasanin ng sakit sa lipunan na humahantong sa pagtaas ng produktibidad at paglago ng ekonomiya.
• Pagbuo ng mga bagong trabaho at propesyon na nakatuon sa intersection ng AI, biology, at medisina, na nag-aambag sa isang sari-sari na market ng trabaho.
• Ang mga pamahalaan ay mas nasangkapan upang tumugon sa mga biyolohikal na banta o pandemya na humahantong sa pinahusay na pambansang seguridad at katatagan ng lipunan.
• Ang mga kumpanya ng parmasyutiko ay lumilipat tungo sa mas napapanatiling at mahusay na mga kasanayan sa pananaliksik dahil sa pagbaba ng pagsubok sa hayop at pagkonsumo ng mapagkukunan.
• Ang mga unibersidad at institusyong pang-edukasyon ay nag-aangkop ng mga kurikulum upang isama ang AI at antibody na disenyo, na nagpapaunlad ng bagong henerasyon ng mga interdisciplinary scientist.
• Mga panganib na nauugnay sa privacy at seguridad ng data dahil mas maraming data sa kalusugan at genetic ang kailangan para sa personalized na disenyo ng antibody.
• Pampulitika at etikal na mga implikasyon na nakapalibot sa pag-access sa mga personalized na paggamot na humahantong sa mga debate tungkol sa katarungan at pagiging patas ng pangangalagang pangkalusugan.

Mga katanungang dapat isaalang-alang

• Kung nagtatrabaho ka sa pangangalagang pangkalusugan, paano pa mapapabuti ng disenyo ng generative na antibody ang mga resulta ng pasyente?
• Paano maaaring magtulungan ang mga pamahalaan at mga mananaliksik upang palakihin ang mga benepisyo ng teknolohiyang ito?