2025. 12. 18. - 08:20
Szervezetvédő antitesteket tervez a mesterséges intelligencia
Új terápiás kezeléseket eredményezhet a mesterséges intelligencia, amely előrejelzi az antitestekben található szekvenciákat.
Vadonatúj mesterséges intelligencia modell segíthet olyan antitestek tervezésében, amelyek jobban védik a szervezetet a vírusok és a betegségek ellen.
Az ImmunoMatch nevű MI-modell képes megjósolni és azonosítani az antitesteken belüli helyes fehérjepárosításokat, ami potenciálisan segíthet az immunrendszer erősítésében.
A kutatást a Surrey Egyetem és a University College London csapata végezte, munkájuk a Nature Methods című folyóiratban jelent meg.
Az egyedülállónak számító tanulmány során a tudósok azt vizsgálták, felhasználható-e a mesterséges intelligencia annak előrejelzésére, hogyan épül fel a szervezetben az antitestek belseje.
Az antitesteket - amelyek „nehéz” és „könnyű” fehérjeláncokból állnak - az immunrendszer B-sejtjei termelik. Védelmet nyújtanak a vírusok és baktériumok ellen.
„Eddig széles körben feltételezték, hogy az antitesteken belüli nehéz és könnyű láncok párosodása véletlenszerűen történik. Az ImmunoMatch segítségével elsőként mutatjuk be, hogy ez az összeállítás valójában nagyon specifikus. Ezen párosítási szabályok megértése kulcsfontosságú az antitestek stabilitásának és teljesítményének előrejelzéséhez és megnyitja az utat a hatékonyabb terápiák racionális tervezése előtt”- mondta el Franca Fraternali, a University College London integratív számítógépes biológia professzora. Olvasd el: Koronavírus-variánsokat küzdhet le a mesterséges intelligencia - ez a módja
Szervezetvédő antitesteket tervez a mesterséges intelligencia
A tudósok további információkért megalkották az ImmunoMatch-t - egy antitest-specifikus nyelvi modell alapján, amelyet több millió egyedi emberi B-sejtből gyűjtött nehéz és könnyű lánc antitest-szekvenciákra alkalmaztak.
A mesterséges intelligencia modell képes volt azonosítani és megjósolni a láncok párosodását, amivel felbecsülhetetlen értékű betekintést nyújt a tudósoknak az antitestek kombinációjába.
A csapat azt is kimutatta, hogy az ImmunoMatch pontosan képes elemezni a betegségekre aktívan reagáló immunsejtek antitest-szekvenciáit, beleértve a hematológiai rákos megbetegedésekből és a szilárd tumorokban lévő B-sejtekből származó antitest-szekvenciákat.
Ezek az ismeretek felgyorsíthatják az új terápiás antitestek racionális tervezését.
„A mesterséges intelligencia segítségével felfedeztük, hogy nem annyira véletlenszerűek a „nehéz” és „könnyű” láncok kombinációi, mint korábban gondoltuk. Ez az információ lehetővé teszi számunkra, hogy megismerjük a természetből származó szabályokat, amelyek szabályozzák, hogyan kombinálódnak a fehérjék a funkcionális antitestek létrehozásához” – magyarázta Deborah Dunn-Walters professzor, a Surrey-i Egyetem immunológia professzora.
Hozzátette, hogy az antitestek alkotják a modern terápiák legnagyobb osztályát.
Az újonnan jóváhagyott terápiák nagyjából egynegyede monoklonális antitest, így hát az antitestek előállításának megértése kritikus fontosságú a hatékony tervezésükhöz.
B.A.
