Sztuczna inteligencja udoskonala wirusy wykorzystywane w terapiach genowych

Dependowirusy, czyli parwowirusy „stowarzyszone” z adenowirusami (AAV) to bardzo przydatne narzędzia w terapii genowej. Mogą one bowiem przenosić DNA do wnętrza komórki, a ponadto są nieszkodliwe dla człowieka. Dlatego też korzysta się z nich jako z nośnika informacji genetycznej potrzebne do zwalczania chorób.

Istnieją jednak poważne ograniczenia, które powodują, że w chwili obecnej ich użycie jest mocno limitowane i nie u wszystkich pacjentów można je wykorzystać, zatem nie wszyscy mogą zostać poddani terapii genowej.

Pierwsze z tych ograniczeń to ograniczana zdolność AAV do przyczepiania się do komórek. Ograniczenie drugie to ludzki układ odpornościowy. Szacuje się, że 50–70% ludzi jest odpornych na zakażenie AAV, gdyż już wcześniej zetknęli się z jakąś formą tego wirusa. W ich przypadku terapie genowe nie zadziałają, gdyż układ odpornościowy zdąży zniszczyć wirusa zanim ten wniknie do komórki, przekazując jej materiał genetyczny potrzebny do prowadzenia terapii. Z tego też powodu jednym z ważniejszych pól badań nad terapiami genowymi są próby oszukania układu odpornościowego.

Doktor George Church z Uniwersytetu Harvard we współpracy z Google Research i Dyno Therapeutics wykorzystał technikę głębokiego uczenia się do zaprojektowania bardzo zróżnicowanych wariantów kapsydu (płaszcza białkowego) wirusa AAV. Naukowcy skupili się na sekwencjach genomu wirusa, które kodują kluczowy segment protein odgrywający kluczową rolę w infekcji docelowych komórek oraz w rozpoznawaniu wirusa przez układ odpornościowy.

Specjaliści wykazali, ze dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji możliwe jest zaprojektowanie olbrzymiej liczby zróżnicowanych kapsydów, które później można poddać testom pod kątem ich zdolności do uniknięcia ataku ze strony układu odpornościowego. Naukowcy wyszli od niewielkiej ilości danych na temat kapsydu, by docelowo uzyskać 200 000 wariantów.

Nasze badania jasno pokazują, że maszynowe uczenie się pozwala na zaprojektowanie olbrzymiej liczby wariantów, znacznie większej niż istnieje w naturze. Wciąż udoskonalamy naszą technikę, by nie tylko stworzyć nośniki, które poradzą sobie z problemem ataku ze strony układy odpornościowego, ale będą też bardziej efektywnie i selektywnie przyczepiały się do wybranych rodzajów tkanek, mówi doktor Eric Kelsic, dyrektor i współzałożyciel firmy Dyno Therapeutics.

Z artykułu opublikowanego na łamach Nature dowiadujemy się, że wstępna ocena zaprojektowanych przez sztuczną inteligencję kapsydów wykazała, że niemal 60% może się sprawdzić. To znaczny. postęp. Obecnie do różnicowania kapsydów wykorzystuje się przypadkową mutagenezę, gdzie odsetek przydatnych kapsydów jest mniejszy niż 1%.

Im bardziej odbiegniemy od naturalnego wyglądu AAV, tym większe prawdopodobieństwo, że układ odpornościowy go nie rozpozna, dodaje doktor Sam Sinai, drugi z założycieli Dyno Therapeutics, który stał na czele zespołu prowadzącego modelowanie komputerowe. Kluczem do odniesienia sukcesu jest jednak wyprodukowanie kapsydu, który w sposób stabilny przeniesie ładunek DNA. Tradycyjne metody uzyskiwania takiego kapsydu są bardzo czaso- i zasobochłonne, a w ich wyniku utrzymujemy bardzo mało przydatnych kapsydów. Tutaj zaś możemy szybko uzyskiwać dużą różnorodność kapsydów AAV, które są bazą do udoskonalanie terapii genowych dostępnych dla większej liczby osób".

terapia genowa sztuczna inteligencja AAV