Model AI pomáhá identifikovat terapeutické protilátky pro zvýšení připravenosti pandemie

Vědci ve výzkumu Scripps vyvinuli novou metodu, která používá umělou inteligenci (AI) a pokročilé zobrazovací techniky k přesnějšímu a efektivněji identifikaci terapeutických protilátek k léčbě infekčních onemocnění.

Nová metoda, Publikováno v Pokroky vědySnižuje čas potřebný k identifikaci ochranných protilátek z týdnů na den – a zároveň nabízí škálovatelný přístup, který minimalizuje úzká místa a urychluje výzkum. Tento pokrok by mohl transformovat způsob, jakým vědci rozvíjejí léčbu chřipky, HIV a dalších infekční onemocněnízejména během zdravotních mimořádných událostí, kde je rychlá reakce kritická.

„To představuje posun paradigmatu v tom, jak objevujeme protilátky,“ říká vedoucí autor studie Andrew Ward, profesor na katedře integrační strukturální a výpočetní biologie ve Scripps Research. „Tím, že využíváme AI k analýze strukturálních detailů imunitních odpovědí, můžeme nyní identifikovat nejslibnější terapeutické kandidáty za pouhé hodiny, s lepší mírou úspěšnosti než tradiční metody. To by mohlo být měnící hru pro pandemickou připravenost a terapeutický vývoj.“

Nalezení jehly v kupce sena

Protilátky hrají v imunitním systému rozhodující roli kvůli jejich schopnosti zařadit a neutralizovat bakterie, viry a další patogeny. Tyto velké proteiny ve tvaru Y jsou přirozeně produkovány imunitním systémem, ale lze je navrhnout jako léčba rakoviny, autoimunitní onemocnění a infekce. Mezi nejdůležitější terapeutické nástroje medicíny patří z více než 200 schválených léků po celém světě kvůli jejich bezpečnosti a účinnosti při léčbě různých nemocí.

Tradiční metody objevování protilátek jsou však náročné na práci a časově náročné, což vyžaduje, aby vědci prověřovali tisíce kandidátů individuálně, aby našli ty, které se váží na správné cíle a stále poskytují dostatečnou ochranu. Je to proto, že když tělo narazí na hrozbu jako virus, vytváří obrovské, rozmanité škálu protilátek – ale jen několik vybraných je schopno zacílit na zranitelná místa, která mohou neutralizovat patogen nebo poskytnout terapeutický přínos. Třídění této složitosti bylo historicky hlavním úzkým místem ve vývoji drog a vakcíny.

AI splňuje pokročilou mikroskopii

Vědci nedávno vyvinuli potenciální řešení tohoto problému kombinací dvou výkonných technologií: kryo-Elektronová mikroskopie (Cryoem), který používá Elektronový paprsek Pro zachycení obrazů protilátek vazby na jejich cíle při téměř atomickém rozlišení a modelangelo, nástroj AI, který vytváří molekulární modely z obrázků kryoemu a předpovídá, které protilátky mohou poskytnout ochranu.

S využitím těchto dvou technologií Ward a jeho laboratoř analyzovali strukturální vzorce protilátkových odpovědí a poté použili modelAngelo k identifikaci nejkompatibilnějších protilátek z jeho databáze. Tato metoda, známá jako struktura – sekvence (STS), staví na předchozím nálezy Z Wardovy laboratoře, která využila kryoemu, aby rychle zmapovala všechny protilátky vyvolané infekcí během několika dnů.

„Na této metodě je vzrušující, že odstraňuje velkou část hádání z objevování protilátek,“ říká první autor studie James Ferguson, vědec zaměstnanců v laboratoři Ward. „Místo náhodného screeningu tisíců protilátek se můžeme podívat přímo na strukturu imunitní odpovědi a identifikovat ty, které jsou vázané na funkčně důležitá místa. Modelangelo nám pak pomáhá najít tyto protilátky v genetických databázích s pozoruhodnou přesností.“

Pro demonstraci terapeutického potenciálu v reálném světě tým testoval protilátky identifikované společností Modelangelo ve zvířecích modelech, aby viděl, jak dobře chránili proti chřipce. Vědci zjistili, že protilátky identifikované s modelovým potrubí STS vykazovaly významnou ochranu před virem – což naznačuje, že tato metoda by mohla být mocným nástrojem k identifikaci nejchrannějších protilátek proti nemoci.

Příprava na další pandemii

Důsledky přesahují daleko za chřipku. Rychlost a přesnost metody je obzvláště cenná pro reakci na vznikající infekční onemocnění, kde rychlý rozvoj léčby může zachránit životy.

„Integrace AI s analýzou imunitní odpovědi nejen zrychluje vývoj vakcíny, ale také zvyšuje naši schopnost rychle reagovat na rozvíjející se patogeny,“ poznamenal Ward. „Zjednodušením objevu ochranných protilátek připravuje tento potrubí cestu pro rychlejší a cílenější terapeutika tváří v tvář budoucím globálním zdravotním hrozbám.“

Aby se stavěl na své práci, výzkumný tým zahájil spolupráci s LABS napříč výzkumem Scripps, aby pokračoval ve studiu toho, jak by Modelangelo mohl revoluci v revoluci v terapeutickém vývoji protilátky. Ward a jeho laboratoř si představují budoucnost, kde jejich metoda je schopna podporovat vyvíjející se zdravotní výzvy, což nakonec přináší léčbu životům pacientům rychleji než kdykoli předtím.