Inteligența artificială și revoluția în dezvoltarea anticorpilor terapeutici

Un proiect inovator condus de Vanderbilt University Medical Center (VUMC) vizează utilizarea inteligenței artificiale (IA) pentru a genera terapii cu anticorpi împotriva oricărui antigen de interes. Această inițiativă a primit o finanțare de până la 30 de milioane de dolari din partea Advanced Research Projects Agency for Health (ARPA-H), o agenție a Departamentului Sănătății și Serviciilor Umane din SUA, care sprijină cercetarea biomedicală de mare impact și cu potențial transformator.

Necesitatea unei noi abordări

Anticorpii monoclonali au devenit esențiali în tratarea unei game largi de boli, însă metodele tradiționale de descoperire a acestora sunt ineficiente, costisitoare și dificil de scalat. Procesul obișnuit implică testarea și selectarea unor anticorpi eficienți din mii de variante, necesitând acces la probe biologice specifice și întâmpinând dificultăți majore în fața mutațiilor antigenice.

"Ceea ce propunem noi este să eliminăm aceste blocaje majore ale procesului tradițional de descoperire a anticorpilor și să creăm un sistem mai eficient și accesibil. Scopul este să identificăm rapid anticorpi terapeutici pentru orice antigen", a explicat Ivelin Georgiev, PhD, director al Vanderbilt Center for Computational Microbiology and Immunology și investigator principal al proiectului.

Obiectivele proiectului

Cercetătorii de la VUMC își propun să atingă trei obiective majore:

• Construirea unui atlas masiv de interacțiuni antigen-anticorp

• Dezvoltarea unor algoritmi IA pentru generarea de anticorpi specifici antigenilor

• Demonstrarea aplicabilității acestor tehnologii în descoperirea de anticorpi terapeutici

1. Crearea atlasului antigen-anticorp

Pentru prima etapă, cercetătorii vor folosi tehnologia LIBRA-seq (Linking B-cell Receptor to Antigen specificity through sequencing), o metodă care permite cartografierea simultană a numeroase interacțiuni între antigeni și celule B producătoare de anticorpi.

Acest atlas va conține sute de mii, posibil peste un milion, de perechi antigen-anticorp, comparativ cu cele aproximativ 15.000 disponibile în prezent din date publicate. Un astfel de volum de informații va furniza cercetătorilor un instrument fără precedent pentru antrenarea algoritmilor de inteligență artificială.

2. Dezvoltarea algoritmilor IA pentru generarea de anticorpi

Utilizând datele din atlas, echipa VUMC va dezvolta modele computaționale avansate pentru a proiecta și optimiza anticorpi specifici antigenilor. Spre deosebire de metodele convenționale, această abordare nu depinde de probe biologice și poate anticipa mutațiile antigenilor, facilitând dezvoltarea rapidă a anticorpilor eficienți.

"Dacă antrenăm algoritmii doar pe datele existente - majoritatea fiind pentru SARS-CoV-2, gripă și HIV - aceștia vor avea dificultăți în a genera anticorpi pentru noi ținte. De aceea, diversitatea antigenică este esențială pentru succesul acestei tehnologii", a explicat Georgiev.

3. Aplicarea tehnologiei IA în descoperirea de anticorpi

Ultima etapă va implica utilizarea inteligenței artificiale pentru generarea de anticorpi împotriva antigenilor asociați cancerului, bacteriilor, virusurilor și bolilor autoimune. Un anticorp candidat va fi selectat pentru dezvoltare preclinică până la etapa IND (investigational new drug application), care precede studiile clinice umane.

"Această platformă va fi utilizabilă pentru multe boli, nu doar pentru cele studiate în acest proiect. Dacă reușim să eficientizăm descoperirea anticorpilor, impactul va fi enorm pentru întregul domeniu medical", a declarat Georgiev.

Impactul proiectului

Acest proiect are potențialul de a revoluționa dezvoltarea terapiilor cu anticorpi, permițând:

• Descoperirea mai rapidă și eficientă a anticorpilor terapeutici

• Crearea unor terapii mai accesibile și scalabile

• Adaptarea rapidă la mutațiile agenților patogeni

• Extinderea aplicațiilor în cancer, boli autoimune și infecțioase

Proiectul implică o echipă de cercetători de la VUMC, Cleveland Clinic și University of Copenhagen, fiind susținut de Brock Family Center for Applied Innovation. De asemenea, beneficiază de resursele comune ale Vanderbilt University, inclusiv VANTAGE (Vanderbilt Technologies for Advanced Genomics), ACCRE (Advanced Computing Center for Research and Education) și FCSR (Flow Cytometry Shared Resource).

Concluzii

Prin combinarea tehnologiilor avansate de inteligență artificială, biologie computațională și imunologie, proiectul de la VUMC promite să transforme descoperirea și dezvoltarea anticorpilor terapeutici. Cu un atlas antigen-anticorp fără precedent și modele IA capabile să genereze anticorpi eficienți, această inițiativă ar putea accelera semnificativ progresele în tratamentele bazate pe anticorpi, oferind noi speranțe pentru pacienții cu afecțiuni fără soluții terapeutice actuale.