2025. 04. 14. - 08:30
Koronavírus-variánsokat küzdhet le a mesterséges intelligencia: ez a módja
Antitestek optimalizálásával képes a mesterséges intelligencia a fejlődő koronavírus-variánsok leküzdésére – adta hírül egy új tanulmány.
A mesterséges intelligencia képes a SARS-CoV-2, azaz a koronavírus-variánsok leküzdésére, mégpedig antitestek optimalizálása által.
A Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) kutatói más vezető intézményekkel együttműködve sikeresen alkalmaztak egy mesterséges intelligencia által vezérelt platformot az antitestek megelőző optimalizálására, a SARS-CoV-2 változatok széles skálájának semlegesítésére. A kutatásról a Science Advances folyóiratban számoltak be.
Úttörő megközelítés mesterséges intelligenciával
Az úttörő megközelítés jelentős ugrás a gyorsan fejlődő vírusok, például a SARS-CoV-2 elleni küzdelemben - javítva a jövőbeli világjárványra való felkészültséget és az antitestterápia ellenálló képességét.
A tanulmány részleteket közöl a 3152-1142, az AZD3152-ből származó új generációs antitest kifejlesztéséről, amely az AstraZeneca globális biogyógyszerészeti cég készítménye, s jelenleg Európában és Japánban engedélyezték azt a COVID-19 expozíció előtti óvintézkedésre.
A tudósok a legmodernebb számítástechnikai modellezés, a mély mutációs szkennelés és a laboratóriumi validálás integrálásával olyan antitestet fejlesztettek ki, amely visszaállítja a teljes hatékonyságot több lehetséges „kiszökő” variáns ellen - beleértve a munka során felmerült változatot is, azzal a céllal, hogy megerősítsék az antitesteket a lehetséges jövőbeni mutációk ellen. Olvasd el: Hatékonyabb Covid-vakcina készül mesterséges intelligencia részvételével
Koronavírus-variánsokat küzdhet le a mesterséges intelligencia
„Ez a tanulmány a számítógépes biológia és a mesterséges intelligencia erejének bizonyítéka a valós egészségügyi válságok kezelésében. A gépi tanulás és a laboratóriumi validáció integrálásával gyorsan kifejlesztettünk egy antitestet, amely szembeszállt egy újonnan megjelenő fenyegetéssel, bizonyítva, hogy képesek vagyunk leküzdeni egy aktívan mutáló vírust” - mondta Dan Faissol, az LLNL vezető kutatója.
A vírusevolúció kihívásának kezelése mesterséges intelligenciával
Amint azt a koronavírus világjárvány bebizonyította, a SARS-CoV-2 gyorsan fejlődik és számos, korábban hatékony ellenanyag-kezelést elavulttá tesz.
A legtöbb klinikai antitest, amely semlegesítette a korai törzseket, elvesztette hatékonyságát a legutóbbi omikron-alvariánsokkal szemben.
Az AZD3152, amelyet immunhiányos betegpopulációk profilaktikus kezelésére fejlesztettek ki, érzékenységet mutatott a vírusmenekülési mutációkra is.
Ennek ellensúlyozása érdekében az LLNL és az AstraZeneca kutatói arra vállalkoztak, hogy az antitestek hatékonyságát megelőzzék.
Megközelítésük mély mutációs szkenneléssel kezdődött: ez a technika több ezer lehetséges vírusmutációt szimulál, hogy azonosítsa az antitest kötőképességének potenciális gyenge pontjait.
A tudósok felfedezték, hogy a vírus tüskeproteinjének bizonyos helyein a specifikus mutációk jelentősen csökkentették az AZD3152 semlegesítő erejét.
E sebezhetőségek kiküszöbölésére a kutatók a GUIDE program részeként kifejlesztett Generative Unconstrained Intelligent Drug Engineering (GUIDE) számítási platformot alkalmazták.
A programot az amerikai Védelmi Minisztérium Vegyi és Biológiai Védelmi Programja megbízásából a Kémiai, Biológiai, Radiológiai és Nukleáris Védelmi Közös Program Végrehajtó Iroda kémiai, biológiai, radiológiai és nukleáris védelmet lehetővé tevő biotechnológiákért felelős közös projekt vezetője hajtja végre.
Célja a biológiai védekezésre való felkészültség javítása, valamint a felmerülő és nem várt biofenyegetésekkel szembeni orvosi ellenintézkedések költséghatékony felkutatása.
A kutatók a platform segítségével több mint 10 milliárd lehetséges antitest-módosítást elemeztek és megjósolták, mely változások fokozzák a SARS-CoV-2 variánsokhoz való kötődést - beleértve azokat is, amelyek még nincsenek forgalomban. A legjobb jelölteket ezután a laboratóriumban tesztelték, hogy megerősítsék a hatékonyságukat.
Két iteratív tervezési ciklus után a csapat a 3152-1142-t azonosította a legígéretesebb optimalizált antitestként. Ez az új antitest-változat százszoros hatékonyságnövekedést mutatott egy olyan SARS-CoV-2 variáns ellen, amely korábban elkerülte az AZD3152 semlegesítését.
Hatások a jövőbeli pandémiás felkészültségre
A fenti kutatás ugyanazon csapat korábbi munkájára épül, amely kifejlesztette a mesterséges intelligencia-vezérelt antitest-optimalizálást a fertőző betegségek kezelésének forradalmi eszközeként.
Ebben a projektben egyedülálló az a képesség, hogy előre jelezheti a vírusok evolúcióját és olyan terápiákat tervezhet, amelyek hosszabb ideig hatékonyak maradnak, csökkentve az állandó újrafejlesztés szükségességét.
A csapat elképzelése az, hogy egy napon képesek lesznek gyorsan újratervezni az antitesteket, hogy az Egyesült Államok Élelmiszer- és Gyógyszerügyi Hatósága (FDA) gyorsan jóváhagyja azokat - hasonlóan ahhoz, ahogyan az influenza elleni vakcinákat gyorsított felülvizsgálati ciklussal engedélyezik. Ennek oka az, hogy a kutatók csupán néhány aminosavat módosítanak egy korábban szigorúan felülvizsgált gyógyszerkészítményen.
„Azzal, hogy előretekintünk a vírus esetleges fejlődésére, nemcsak a jelenlegi fenyegetésekre reagálunk, hanem proaktívan fejlesztünk gyógymódokat a lehetséges jövőbeni vírusevolúció leküzdésére” - mondta a tanulmány első szerzője, Fangqiang Zhu, az LLNL Biokémiai és Biofizikai Rendszerek Csoportjának számítástechnikai fizikusa.
B.A.
