Искусственный интеллект (AI) и так называемые «языковые модели белков» могут значительно ускорить разработку моноклональных антител, предотвращающих или снижающих тяжесть потенциально опасных вирусных инфекций. К таким выводам пришли учёные из Университета Вандербильта (Vanderbilt University Medical Center), возглавившие международное исследование.
Результаты опубликованы в журнале Cell и посвящены созданию антител против существующих и возникающих вирусных угроз — включая RSV (респираторно-синцитиальный вирус) и вирус птичьего гриппа. Однако значение работы выходит далеко за пределы инфекционной медицины.
«Это важный ранний шаг к нашей конечной цели — использовать вычислительные методы для эффективного и точного проектирования новых биологических препаратов “с нуля” и внедрения их в клинику», — отметил руководитель исследования доктор Ивелин Георгиев (Ivelin Georgiev, Ph.D.), профессор патологии, микробиологии и иммунологии и директор программы вычислительной микробиологии и иммунологии в Университете Вандербильта.
Как работает «язык белков»
Георгиев и его коллеги применили модель MAGE (Monoclonal Antibody Generator) — «языковую модель белков», обученную на тысячах примеров антител, уже изученных против известных вирусов.
Такие модели работают по принципу, схожему с крупными языковыми моделями (LLM), лежащими в основе современных чат-ботов. Разница лишь в том, что вместо слов они анализируют аминокислотные последовательности белков.
Используя MAGE, исследователи смогли создать функциональные человеческие антитела, распознающие уникальные антигенные последовательности вирусов — без необходимости использовать исходную часть антитела как шаблон.
«Мы обучили MAGE на антителах, направленных против известного штамма H5N1, и смогли получить антитела, способные распознавать родственный, ранее неизвестный штамм», — пояснил Георгиев.
Новое поколение биологических препаратов
Эти результаты показывают, что такие системы, как MAGE, могут генерировать антитела против новых вирусных угроз значительно быстрее, чем традиционные методы, требующие образцов крови или антигена самого вируса.
«Подход открывает путь к ускоренному созданию антител при будущих эпидемиях и пандемиях, когда счёт идёт на недели», — подчеркнул соавтор исследования доктор Перри Уосдин (Perry Wasdin, Ph.D.).
Перспективы для медицины
По мнению авторов, методы искусственного интеллекта в дизайне белков могут применяться не только в вирусологии, но и в лечении рака, аутоиммунных и неврологических заболеваний.
«Эти технологии — огромный шаг к эре, когда компьютеры смогут самостоятельно проектировать молекулы, а учёные — проверять и адаптировать их под конкретные болезни», — добавил Георгиев.
Авторы другого исследования отмечают, что исследователи разработали модель искусственного интеллекта для точного предсказания активности генов в клетках человека — что подчёркивает растущее значение ИИ в современной биомедицине.
Литература:
Perry T. Wasdin et al, Generation of antigen-specific paired-chain antibodies using large language models, Cell (2025). DOI: 10.1016/j.cell.2025.10.006
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики ООО «ВеронаМед» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей.
E-mail для связи – xuslan@yandex.ru;
