Генеративний дизайн антитіл: Коли штучний інтелект зустрічається з ДНК

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• Вересень 7, 2023

Короткий огляд

Розробка антитіл із застосуванням генеративного штучного інтелекту (ШІ) для створення нових антитіл, які перевершують традиційні, може прискорити та зменшити вартість розробки терапевтичних антитіл. Цей прорив може зробити персоналізоване лікування можливим і потенційно покращити медичні результати, одночасно підвищуючи економічну продуктивність за рахунок зменшення тягаря захворювань. Однак такі досягнення пов’язані з труднощами, включаючи переміщення з роботи, проблеми з конфіденційністю даних і етичні дебати щодо доступу до персоналізованого лікування.

Контекст створення генеративних антитіл

Антитіла — це захисні білки, створені нашою імунною системою, які усувають шкідливі речовини шляхом зв’язування з ними. Антитіла часто використовуються в терапевтичних цілях завдяки своїм унікальним характеристикам, включаючи знижені імуногенні відповіді та підвищену специфічність до цільових антигенів. Початкова фаза розробки препарату з антитілами включає ідентифікацію основної молекули. 

Цю молекулу зазвичай знаходять шляхом скринінгу великих бібліотек різноманітних варіантів антитіл проти певного цільового антигену, що може зайняти багато часу. Подальший розвиток молекули також є тривалим процесом. Тому вкрай важливо розробити швидші методи розробки ліків з антитілами.

Компанія Absci Corp, що базується в Нью-Йорку та Вашингтоні, зробила прорив у 2023 році, коли застосувала генеративну модель ШІ для розробки нових антитіл, які тісніше зв’язуються зі специфічним рецептором HER2, ніж традиційні терапевтичні антитіла. Цікаво, що цей проект розпочався з видалення всіх існуючих даних про антитіла, що завадило ШІ просто дублювати відомі ефективні антитіла. 

Антитіла, розроблені системою штучного інтелекту Absci, були характерними, не мали відомих аналогів, що підкреслювало їхню новизну. Ці розроблені штучним інтелектом антитіла також отримали високу оцінку «природності», що свідчить про легкість розробки та потенціал для індукції стійких імунних реакцій. Це піонерське використання штучного інтелекту для розробки антитіл, які функціонують так само добре або краще, ніж витвори нашого тіла, може значно скоротити час і витрати на розробку терапевтичних антитіл.

Руйнівний вплив

Генеративний дизайн антитіл має значні перспективи для майбутнього медицини, особливо для персоналізованого лікування. Оскільки імунна відповідь кожної людини може суттєво відрізнятися, за допомогою цієї технології стає можливим створення індивідуальних методів лікування, адаптованих до конкретних імунних характеристик людини. Наприклад, дослідники можуть розробити конкретні антитіла, які зв’язуються з унікальними раковими клітинами пацієнта, забезпечуючи дуже індивідуальний план лікування. 

Традиційна розробка ліків є дорогим, трудомістким процесом із високим рівнем відмов. Generative AI може прискорити процес шляхом швидкого виявлення потенційних кандидатів на антитіла, різко скоротивши витрати та потенційно підвищивши рівень успіху. Крім того, розроблені штучним інтелектом антитіла можуть бути модифіковані та адаптовані швидше у відповідь на будь-яку резистентність, яку розвивають цільові патогени. Така гнучкість життєво важлива при хворобах, що швидко розвиваються, як це було засвідчено під час пандемії COVID-19.

Для урядів використання генеративного штучного інтелекту в розробці антитіл може вплинути на громадське здоров’я. Це може не тільки прискорити реагування на кризи в галузі охорони здоров’я, але й зробити медичне обслуговування доступнішим. Традиційно багато нових ліків є непомірно дорогими через високі витрати на розробку та потребу фармацевтичних компаній окупати свої інвестиції. Однак, якщо штучний інтелект зможе зменшити ці витрати та прискорити терміни розробки ліків, заощадження можна буде передати пацієнтам, що зробить нові методи лікування більш доступними. Крім того, швидке реагування на нові загрози здоров’ю може значно зменшити їхній вплив на суспільство, зміцнюючи національну безпеку.

Наслідки конструювання генеративних антитіл

Більш широкі наслідки створення генеративного антитіла можуть включати: 

• Люди отримують доступ до персоналізованого медичного лікування, що призводить до покращення результатів медичної допомоги та очікуваної тривалості життя.
• Постачальники медичного страхування знижують ставки премій завдяки більш економічно ефективним методам лікування та кращим результатам для здоров’я.
• Зменшення суспільного тягаря хвороб, що веде до підвищення продуктивності та економічного зростання.
• Створення нових робочих місць і професій, зосереджених на перетині ШІ, біології та медицини, сприяючи диверсифікованому ринку праці.
• Уряди краще оснащені для реагування на біологічні загрози або пандемії, що сприяє підвищенню національної безпеки та стійкості суспільства.
• Фармацевтичні компанії переходять до більш стійких і ефективних дослідницьких практик через зменшення тестування на тваринах і споживання ресурсів.
• Університети та навчальні заклади адаптують навчальні програми для включення штучного інтелекту та розробки антитіл, виховуючи нове покоління міждисциплінарних вчених.
• Ризики, пов’язані з конфіденційністю та безпекою даних, оскільки для персоналізованого дизайну антитіл потрібно більше даних про здоров’я та генетичних даних.
• Політичні та етичні наслідки, пов’язані з доступом до персоналізованого лікування, призводять до дебатів щодо справедливості та справедливості в охороні здоров’я.

Питання для розгляду

• Якщо ви працюєте в галузі охорони здоров’я, як інакше генеративний дизайн антитіл може покращити результати пацієнтів?
• Як уряди та дослідники можуть працювати разом, щоб збільшити переваги цієї технології?