Sztuczna inteligencja ulepsza wirusy do terapii genowej

Dependowirusy lub parwowirusy „związane” z adenowirusami (AAV) są bardzo przydatnymi narzędziami w USA Terapia genowa. Dzieje się tak, ponieważ mogą przenosić DNA do komórki i są nieszkodliwe dla ludzi. Dlatego są wykorzystywane jako nośniki informacji genetycznej potrzebnej do zwalczania chorób.

Źródło obrazu: Pixabay

Istnieją jednak poważne ograniczenia, które oznaczają, że ich stosowanie jest obecnie poważnie ograniczone i nie wszyscy pacjenci mogą z nich korzystać, więc nie każdy może otrzymać terapię genową. Pierwszym z tych ograniczeń jest ograniczona możliwość AAV, przyczepiać się do komórek. Drugim ograniczeniem jest ludzki układ odpornościowy. Szacuje się, że 50-70% ludzi przeciwko jednemu Infekcja AAV są odporne, ponieważ miały już kontakt z jakąś formą tego wirusa. W ich przypadku terapie genowe nie działają, ponieważ układ odpornościowy ma na to czas wirus zniszczyć zanim dostanie się do komórki, a wraz z nią materiału genetycznego potrzebnego do przeprowadzenia terapii. Jedną z najważniejszych dziedzin badań w terapii genowej jest zatem próba układ odpornościowy przechytrzyć.

Dr. George Church z Harvard University współpracował z Google Research i Dyno Therapeutics jeden Technika głębokiego uczenia wykorzystano do zaprojektowania bardzo różnych wariantów kapsydu (powłoki białkowej) wirusa AAV. Naukowcy skupili się na wirusowych sekwencjach genomu, które kodują kluczowy segment białka, który odgrywa kluczową rolę w zakażaniu komórek docelowych i rozpoznawaniu wirusa przez układ odpornościowy odgrywa.

Specjaliści pokazali, że dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji można wyróżnić dużą ich liczbę Capsids które można następnie przetestować pod kątem ich zdolności do uniknięcia ataku układu odpornościowego. Naukowcy zaczęli od małej ilości danych na temat jednego Capsidkierowanie na 200.000 XNUMX wariantów.

Nasze badania wyraźnie pokazują, że jesteśmy zaznajomieni nauczanie maszynowe może zaprojektować ogromną liczbę wariantów, znacznie więcej niż istnieje w naturze. Wciąż udoskonalamy naszą technologię, aby nie tylko tworzyć nośniki, które są w stanie wytrzymać ataki układu odpornościowego, ale także bardziej efektywnie i selektywnie przyczepiać się do wybranych typów tkanek ”- powiedział dr Eric Kelsic, dyrektor i współzałożyciel Dyno Therapeutics.
Z artykułu opublikowanego w Nature dowiadujemy się, że wstępna ocena kapsydów zaprojektowanych przez sztuczną inteligencję wykazała, że ​​prawie 60% może działać. To znaczący krok naprzód. Obecnie do różnicowania kapsydów stosuje się losową mutagenezę, przy czym procent użytecznych kapsydów jest mniejszy niż 1%.
Im bardziej odchodzimy od naturalnego wyglądu AAV, tym bardziej prawdopodobne jest, że układ odpornościowy go nie rozpozna - dodaje dr Sam Sinai, drugi założyciel Dyno Therapeutics, który kierował zespołem prowadzącym badanie. Modelowanie komputerowe wykonane. Kluczem do sukcesu jest jednak stworzenie kapsydu, który może stabilnie przenosić ładunek DNA. Konwencjonalne metody uzyskania Capsids są bardzo czasochłonne i wymagające dużej ilości zasobów, a bardzo niewiele z nich pozostaje użytecznych Capsids otrzymać. Tutaj jednak możemy szybko znaleźć dużą różnorodność Kapsydy AAV win, co jest podstawą do dalszego rozwoju Terapie genowe są dostępne dla większej liczby osób ”.