Революция в иммунотерапии: Искусственный интеллект предсказывает антитела для борьбы с COVID-19

Иммунотерапия представляет собой перспективное направление в медицине, способное радикально изменить подходы к лечению различных заболеваний, включая рак и COVID-19. Основой иммунотерапии являются антитела — белки, специфически связывающиеся с антигенами на поверхности клеток. Однако разработка эффективных терапевтических антител является сложной задачей, требующей значительных временных и ресурсных затрат.

Новый инструмент: AF2Complex

Исследователи из Технологического института Джорджии разработали инновационный инструмент AF2Complex, основанный на технологиях глубокого обучения. AF2Complex позволяет предсказывать способность антител связываться с целевыми антигенами, такими как вирус SARS-CoV-2.

Методика

Для создания модели глубокого обучения, используемой в AF2Complex, исследователи использовали последовательности известных связывающих антигенов. Эти данные были использованы для обучения модели, которая затем была применена для предсказания потенциальных антител.

Результаты

AF2Complex продемонстрировал высокую точность в предсказании связывающих антител, правильно идентифицировав 90% лучших кандидатов в одном тесте с 1000 антителами. Эти результаты были опубликованы в Proceedings of the National Academy of Sciences.

Применение к COVID-19

Исследователи отмечают, что разработанная модель имеет потенциал для применения в лечении COVID-19. Использование глубокого обучения позволяет ускорить процесс разработки новых терапевтических антител, что особенно важно в условиях пандемии.

Преимущества

AF2Complex предоставляет ряд преимуществ, включая возможность сужения фокуса на наиболее перспективных антителах и ускорение процесса разработки вакцин. Это значительно сокращает время, необходимое для создания эффективных средств защиты от инфекционных заболеваний.

Перспективы

Исследователи планируют продолжить сотрудничество с Университетом Эмори для экспериментальной проверки предсказаний AF2Complex. Кроме того, они рассматривают пути коммерциализации модели, что позволит ускорить ее внедрение в медицинскую практику.

Заключение

Разработка AF2Complex представляет собой важный шаг в направлении персонализированной медицины. Использование искусственного интеллекта для предсказания антител открывает новые возможности в борьбе с инфекционными заболеваниями и может значительно улучшить эффективность иммунотерапии в будущем.

Литература:
Mu Gao et al, Improved deep learning prediction of antigen–antibody interactions, Proceedings of the National Academy of Sciences (2024). DOI: 10.1073/pnas.2410529121