|
ИИ помогает обнаружить антитела со сверхпрочной связью
|
|
|
|
Ученые из Медицинской школы Калифорнийского университета в Сан-Диего разработали основанную на искусственном интеллекте (ИИ) стратегию для открытия высокоаффинных препаратов на основе антител. В исследовании, опубликованном 28 января 2023 года в журнале Nature Communications, исследователи использовали подход для идентификации нового антитела, которое связывает основную мишень рака в 17 раз прочнее, чем существующее лекарство на основе антител. Авторы говорят, что проект может ускорить открытие новых лекарств от рака и других заболеваний, таких как COVID-19 и ревматоидный артрит.
|
|
|
|
Чтобы быть успешным лекарством, антитело должно прочно связываться со своей мишенью. Чтобы найти такие антитела, исследователи обычно начинают с известной аминокислотной последовательности антител и используют бактериальные или дрожжевые клетки для получения серии новых антител с вариациями этой последовательности. Затем эти мутанты оценивают по их способности связывать антиген-мишень. Подмножество антител, которые работают лучше всего, затем подвергается другому раунду мутаций и оценок, и этот цикл повторяется до тех пор, пока не появится набор тесно связанных финалистов. Несмотря на этот длительный и дорогостоящий процесс, многие из полученных антител по-прежнему не эффективны в клинических испытаниях. В новом исследовании ученые Калифорнийского университета в Сан-Диего разработали современный алгоритм машинного обучения для ускорения и оптимизации этих усилий.
|
|
|
Подход начинается аналогичным образом: исследователи создают начальную библиотеку из примерно полумиллиона возможных последовательностей антител и проверяют их на их сродство к конкретному белку-мишени. Но вместо того, чтобы повторять этот процесс снова и снова, они передают набор данных в байесовскую нейронную сеть, которая может анализировать информацию и использовать ее для прогнозирования сродства связывания других последовательностей. «Благодаря нашим инструментам машинного обучения эти последующие этапы мутации и селекции последовательностей можно быстро и эффективно проводить на компьютере, а не в лаборатории», — сказал старший автор Вэй Ван, доктор философии, профессор клеточной и молекулярной медицины в Медицинская школа Калифорнийского университета в Сан-Диего.
|
|
|
|
Одним из особых преимуществ их модели ИИ является ее способность сообщать о достоверности каждого прогноза. «В отличие от многих методов искусственного интеллекта, наша модель может фактически сказать нам, насколько она уверена в каждом из своих прогнозов, что помогает нам ранжировать антитела и решать, каким из них отдать приоритет при разработке лекарств», — сказал Ван. Чтобы проверить проект, ученые проекта и соавторы исследования Джонатан Паркинсон, доктор философии, и Райан Хард, доктор философии, решили разработать антитело против лиганда запрограммированной смерти 1 (PD-L1), белок, высоко экспрессируемый при раке, и является мишенью нескольких коммерчески доступных противораковых препаратов. Используя этот подход, они идентифицировали новое антитело, которое связывается с PD-L1 в 17 раз лучше, чем атезолизумаб (торговая марка Tecentriq), антитело дикого типа, одобренное для клинического использования Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
|
|
|
|
В настоящее время исследователи используют этот подход для выявления многообещающих антител против других антигенов, таких как SARS-CoV-2. Они также разрабатывают дополнительные модели искусственного интеллекта, которые анализируют аминокислотные последовательности на наличие других свойств антител, важных для успеха клинических испытаний, таких как стабильность, растворимость и селективность. «Объединяя эти инструменты ИИ, ученые могут выполнять все большую часть своих усилий по обнаружению антител на компьютере, а не на рабочем месте, что потенциально может привести к более быстрому и менее подверженному сбоям процессу обнаружения», — сказал Ван. «У этого пайплайна так много применений, и эти открытия — только начало».
|
|
|
|
Источник
|
