Ekscytujące partnerstwo pomiędzy Instytutem Ragon a Kliniką Jameel z MIT przyniosło przełomowe wyniki w wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI) do rozwoju nowych kandydatów na szczepionki opierające się na komórkach T. Projekt ten wyznacza nowe standardy w badaniach łączących zaawansowaną technologię z immunologią, otwierając drzwi do szybszych i bardziej precyzyjnych sposobów walki z chorobami zakaźnymi.
W centrum tego przełomu znajdują się dwie osoby – członek Instytutu Ragon, dr Gaurav Gaiha, oraz prof. Regina Barzilay z MIT, liderka w dziedzinie AI w Jameel Clinic. Wspólnie opublikowali badania w prestiżowym czasopiśmie Nature Machine Intelligence, przedstawiając MUNIS – zaawansowane narzędzie deep learning zaprojektowane do precyzyjnego przewidywania epitopów komórek T CD8+. Rozwiązanie to może znacznie przyspieszyć proces identyfikacji kluczowych elementów szczepionek przeciwko różnorodnym patogenom, co jest kluczowe w zwalczaniu chorób zakaźnych na całym świecie.
Przełomowe badanie stanowi pierwszy sukces Mark and Lisa Schwartz AI/ML Initiative w Instytucie Ragon, inicjatywy mającej na celu połączenie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i immunologii translacyjnej w walce z globalnymi zagrożeniami zdrowotnymi. Realizacja projektu była możliwa dzięki wsparciu Marka i Lisy Schwartz, którzy finansowo wsparli tę innowacyjną misję.
Główne wyzwanie, jakie postawiono przed zespołem badawczym, to szybka i dokładna identyfikacja epitopów komórek T w patogenach, które są niezbędne do aktywacji układu odpornościowego w celu skutecznej walki z ryzykiem zakażenia. W tradycyjnych metodach badawczych proces ten jest żmudny i obarczony wysokim marginesem błędu. Wykorzystanie nowoczesnych algorytmów uczenia maszynowego znacząco poprawiło zarówno prędkość, jak i efektywność przewidywań, co jest ogromnym krokiem naprzód w dziedzinie immunologii.
Dzięki zgromadzeniu ogromnego zbioru danych zawierającego ponad 650 tysięcy unikalnych ligandów ludzkich antygenów leukocytarnych (HLA), MUNIS znacznie przewyższa dotychczasowe modele predykcji. Narzędzie potwierdziło swoją skuteczność podczas weryfikacji na bazie danych dotyczących grypy, HIV i wirusa Epsteina-Barr (EBV). Co więcej, MUNIS był w stanie wykryć nowe epitopy immunogenne w EBV, mimo że wirus ten został już bardzo dobrze przebadany. Precyzja narzędzia była porównywalna z wynikami tradycyjnych testów stabilności w laboratoriach, co czyni je obiecującym rozwiązaniem dla badaczy, ograniczając czasochłonne procedury eksperymentalne.
„Jest to nasz pierwszy artykuł na styku AI i immunologii. Dzięki współpracy z zespołem dr. Gaihy wiele nauczyliśmy się o złożoności tego pola i cieszymy się na przyszłość, która pełna jest nowych możliwości, jakie oferuje sztuczna inteligencja w modelowaniu układu odpornościowego.”
– Regina Barzilay, Profesor MIT
Sukces MUNIS zawdzięczamy przede wszystkim współpracy między immunologami a specjalistami od sztucznej inteligencji. Takie interdyscyplinarne podejście pozwoliło stworzyć narzędzie, które efektywnie równoważy złożone wymagania biologiczne i technologiczne. „To wspaniałe zastosowanie sztucznej inteligencji było możliwe dzięki wymianie wiedzy pomiędzy naukowcami z różnych dziedzin” – podkreśla dr Gaiha, dodając, że „kredyt za ten sukces należy się całej inicjatywie, która umożliwiła to przełomowe partnerstwo.”
Znaczenie tego odkrycia wykracza poza samą tematykę szczepionek. Dzięki zdolności do precyzyjnego przewidywania najbardziej „immunodominujących” epitopów, MUNIS może znaleźć zastosowanie również w dziedzinach takich jak immunoterapia nowotworowa czy badania nad autoimmunologią. W obliczu globalnych zagrożeń zdrowotnych, takich jak nowo pojawiające się choroby zakaźne, tego typu narzędzia mogą odegrać kluczową rolę w poprawie naszej zdolności do szybkiego reagowania i przygotowywania skutecznych terapii.
Osiągnięcie to podkreśla zaangażowanie Instytutu Ragon w rozwijanie nauki na przecięciu immunologii i technologii, mające na celu ratowanie życia i promowanie zdrowia na całym świecie. W obliczu przyszłych wyzwań zdrowotnych podobne innowacje będą nieocenionym wsparciem dla społeczeństw i naukowców.