האיחור בתחזית של מבני נוגדנים מעכב את ההתקדמות הטיפולית. מודל חישובי חדש, שפותח על ידי חוקרים מ-MIT, מהפך פרספקטיבה זו. על ידי שילוב טכניקות של אינטליגנציה מלאכותית, החוקרים משפרים את *דיוק התחזיות*, ומציעים אפשרות לפתח טיפולים יעילים כנגד מחלות זיהומיות, כמו SARS-CoV-2. מודל זה נהנה מההיפר-ווריאביליות של הנוגדנים, אתגר גדול עבור גישות מסורתיות. ההשפעות של התקדמות זו עשויות לשנות את המצב של טיפולים ביולוגיים, תוך אופטימיזציה של עלויות הפיתוח.
התקדמות משמעותית בתחזית מבני הנוגדנים
חוקרים מ-MIT פיתחו טכניקה חישובית המיועדת לשפר את תחזית מבני הנוגדנים. מודל זה, שמתבסס על מודלים גדולים של שפה, מצליח להתגבר על כמה מגבלות שהיו קיימות בגישות קודמות, במיוחד עבור חלבונים המפגינים היפר-ווריאביליות.
האתגרים שמציבה ההיפר-ווריאביליות של הנוגדנים
הנוגדנים, בשל המבנה שלהם בצורת Y והצגת אזורים עם היפר-ווריאביליות, מציבים אתגרים משמעותיים בתחזית המבנה. אזורים אלה, הממוקמים בקצוות של הזרועות של הנוגדן, מאפשרים להם להיקשר לחלבונים זרים הנקראים אנטיגנים. ההרכב שלהם משתנה באופן משמעותי, מה שמקשה על יישום המודלים הסטנדרטיים של תחזית מבנה.
במחקרים קודמים, נצפה כי נוגדנים יכולים להיות מיוצרים בכמויות עצומות, המגיעות עד 1 קוינטיליון של וריאנטים פוטנציאליים בתוך מערכת החיסון האנושית, בהתאם לשינויים בסדרת חומצות האמינו. ההיפר-ווריאביליות הזו complicates greatly the traditional predictions based on language models.
הצגת AbMap: מודל חדשני
המדענים פיתחו מודל חישובי בשם AbMap, שמייעל את התחזית של מבני נוגדנים כמו גם את ניתוח כוח הקישור שלהם. על ידי שילוב מודולים ספציפיים המספקים נתונים על סדרות נוגדנים מתוך מאגר הנתונים של חלבון, המודל מצליח לעבד אוסף רחב של נתונים כדי להסיק מבנים מדויקים יותר.
AbMap שימש לזיהוי מבני נוגדנים בעלי יכולת גבוהה לנטרל את חלבון הספייק של הנגיף SARS-CoV-2. התוצאות התגלו כיעילות הרבה יותר מהמודלים המסורתיים, מה שמאפשר זיהוי מהיר של מועמדים מבטיחים ליישומים טיפוליים.
השלכות לפיתוח תרופות
השיטה שפותחה מאפשרת לבדוק בקלות מועמדים שונים למטרות טיפוליות, מה שמסייע להפחתה משמעותית של עלויות המחקר. על ידי הימנעות מניסויים קליניים על נוגדנים פחות מבטיחים, יצרניות התרופות יכולות להקצות את המשאבים שלהן באופן יותר יעיל.
ניסויים מקדימים הראו כי 82% מהנוגדנים שנבדקו מתוך קבוצות שזוהו על ידי המודל הייתה להם כוח קישור גבוה יותר מזה של הנוגדנים המקוריים. התקדמות זו עלולה להשפיע על האופן שבו מפתחים טיפולים למחלות זיהומיות, כמו Covid-19 ו-HIV.
ניתוח תגובות חיסוניות אישיות
היבט נוסף חיוני של מחקר זה הוא חקר הרפרטוארים של נוגדנים של אנשים. הודות למתודולוגיה של AbMap, ניתן עכשיו להסתכל על הסיבות לכך שחלק מהאנשים מגיבים באופן שונה לזיהומים, כמו במקרה של מגיבים על-טבעיים ל-HIV.
טכניקה זו מאפשרת לפתור שאלות יסודיות לגבי הקשר בין מבני הנוגדנים לבין הפונקציות שלהם, ומציעה מבט חדש על הייחודיות של התגובות החיסוניות. על ידי שילוב הניתוח המבני, ניתן לזהות דמיון בולט בין נוגדנים של אנשים שונים, מה שמנוגד לרעיון שהרפרטוארים היו שונים במידה רבה.
מימון ופרספקטיבות עתידיות
העבודה נתמכה על ידי סנופי ומכון עבדול לטיף ג'מיל ללמידת מכונה בבריאות, מה שמשקף עניין גובר ביישומים של אינטליגנציה מלאכותית בתחום הביוטכנולוגיה. מחקר זה מסמן שלב מכריע לקראת הבנה מעמיקה יותר של האינטראקציות בין מערכת החיסון לפתוגנים, ופותח את הדרך להתקנים טיפוליים משופרים.
שאלות נפוצות
מהו מודל חישובי לתחזית מבני הנוגדנים?
מודל חישובי לתחזית מבני הנוגדנים הוא מערכת המבוססת על אלגוריתמים של אינטליגנציה מלאכותית שמשתמשת בסדרות החומצות האמיניות של הנוגדנים כדי לחזות את המבנה התלת-ממדי שלהם ואת יכולתם ליצור אינטראקציה עם אנטיגנים.
מדוע המודל האחרון משפר את דיוק התחזיות?
המודל האחרון תוכנן במיוחד כדי לטפל באזורים היפר-וריאביליים של הנוגדנים, מה שמאפשר התאמה טובה יותר לשינויים בסדרות ומשפר את האמינות של התחזיות המבניות.
למה קשה לחזות את המבנה של הנוגדנים?
הקושי טמון בעיקר בההיפר-ווריאביליות של האזורים של הנוגדנים, שיכולים להכיל רבות מהסדרות הייחודיות, מה שמקשה על התחזית שלהם על ידי שיטות מסורתיות.
איזה יתרונות המודל הזה מביא לפיתוח תרופות?
מודל זה מאפשר לחוקרים לסנן ביעילות מיליוני נוגדנים פוטנציאליים כדי לזהות את אלה שיש להם את הסיכוי הגבוה ביותר להיות יעילים נגד פתוגנים, ובכך מצמצם את העלויות והזמן הקשורים למחקר טיפולים חדשים.
איך הודל המודל AbMap?
המודל AbMap אומן תוך שימוש בנתונים מתוך מאות מבני נוגדנים מוכרים וחיבור סדרות נוגדנים לכוח הקישור שלהן לאנטיגנים שונים.
אילו סוגי יישומים עשוי להיות למודל זה מעבר לנוגדנים נגד SARS-CoV-2?
בנוסף ל-SARS-CoV-2, מודל זה עשוי לשמש לחקר התגובה החיסונית של אנשים שונים לזיהומים שונים, כמו HIV, מה שיאפשר להבין טוב יותר מדוע חלק מהאנשים מתנגדות למחלות.
האם המודל יכול לשמש לניתוח רפרטוארים של נוגדנים של אנשים פרטיים?
כן, המודל יכול לנתח את הרפרטוארים של נוגדנים של אנשים ספציפיים, מה שיכול להעניק מידע חיוני על התגובות החיסוניות האישיות.
מהן ההשלכות של מודל זה על מחקר המחלות הזיהומיות?
מודל זה מציע הזדמנויות חדשות לזיהוי טיפולים פוטנציאליים, הבנת המנגנונים של הגנה חיסונית ופיתוח חיסונים יעילים יותר למחלות זיהומיות שונות.
