Vanderbilt University Medical Center stawia na sztuczną inteligencję w poszukiwaniu nowych terapii przeciwciałowych. Dzięki innowacyjnemu projektowi finansowanemu przez Advanced Research Projects Agency for Health (ARPA-H), naukowcy zamierzają stworzyć atlas przeciwciał i antygenów o niespotykanej dotąd skali. Celem badaczy jest wykorzystanie algorytmów AI do opracowania skutecznych terapii przeciwko różnym chorobom.
Projekt otrzymał dofinansowanie w wysokości 30 milionów dolarów i ma na celu rozwiązanie istotnych problemów związanych z tradycyjnymi metodami odkrywania przeciwciał. Obecne techniki są czasochłonne, kosztowne oraz ograniczone dostępnością odpowiednich próbek biologicznych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w tym procesie ma potencjał, by przyspieszyć opracowanie nowych terapii przy minimalizacji kosztów i zwiększeniu skuteczności.
Przeciwciała pełnią kluczową rolę w naszym układzie odpornościowym, zwalczając wirusy, bakterie oraz nieprawidłowe komórki naszego organizmu. Monoklonalne przeciwciała zdobyły popularność jako skuteczne metody leczenia szeregu schorzeń, ale naukowcy wskazują, że to dopiero początek ich potencjalnego zastosowania. Do tej pory proces znajdowania odpowiednich przeciwciał przypominał szukanie igły w stogu siana – wymagał testowania tysięcy wariantów przeciwciał pod kątem skuteczności wobec konkretnego antygenu.
Dzięki opracowanym przez Vanderbilt technologiom, takim jak LIBRA-seq (Linking B-cell Receptor to Antigen specificity through sequencing), naukowcy mogą szybciej i efektywniej analizować interakcje między przeciwciałami a antygenami. To przełomowe podejście pozwoli zgromadzić niezwykle szeroką bazę danych, która stanie się fundamentem dla algorytmów AI. Im więcej danych, tym większa precyzja w przewidywaniu skutecznych przeciwciał na nowe zagrożenia zdrowotne.
Plan projektu obejmuje trzy kluczowe kroki. Pierwszym jest stworzenie ogromnej bazy danych przeciwciał i antygenów. Drugim – opracowanie algorytmów AI zdolnych do ekstrakcji informacji z tej bazy i przewidywania skutecznych przeciwciał dla określonych antygenów. Trzeci etap zakłada zastosowanie nowej technologii do identyfikacji potencjalnych kandydatów na leki przeciwko różnym chorobom, w tym nowotworom, infekcjom bakteryjnym i wirusowym oraz schorzeniom autoimmunologicznym.
Atlas przeciwciał i antygenów, który powstaje w ramach projektu, ma zgromadzić setki tysięcy, a nawet ponad milion par przeciwciał-antygenów. Dla porównania, obecnie dostępne publiczne bazy danych obejmują jedynie około 15 tysięcy takich par. Tak obszerna baza otworzy przed badaczami zupełnie nowe możliwości w zakresie opracowywania terapii.
Zespół naukowców nie zamierza poprzestać na teorii – planuje również sprawdzenie swoich metod w praktyce poprzez próbę opracowania terapii przeciwko konkretnym antygenom związanym z chorobami o znaczeniu biomedycznym. Jeden z wyselekcjonowanych kandydatów na lek ma szansę trafić do etapu badań przedklinicznych, a następnie do procesu rejestracyjnego jako nowy lek.
To przedsięwzięcie może całkowicie odmienić sposób podejścia do leczenia wielu dotychczas trudnych do zwalczenia chorób. Jeśli uda się stworzyć skuteczną platformę do projektowania przeciwciał z pomocą sztucznej inteligencji, dostęp do nowoczesnych terapii stanie się znacznie łatwiejszy i szybszy.
Naukowcy podkreślają, że zadanie, którego się podjęli, nie należy do łatwych, ale wierzą, że mają solidne podstawy, by osiągnąć sukces. Skuteczne wprowadzenie AI do procesu odkrywania przeciwciał może przynieść korzyści nie tylko badaczom, ale przede wszystkim pacjentom, którzy czekają na przełomowe terapie dla szerokiego spektrum chorób.