Dešifriranje tajni sastava antitijela pomoću umjetne inteligencije

Dešifriranje tajni sastava antitijela pomoću umjetne inteligencije

Tijekom ove jedinstvene studije znanstvenici su željeli shvatiti može li se umjetna inteligencija koristiti za predviđanje kako se unutrašnjost antitijela sastavlja u tijelu. Antitijela, koja se sastoje od "teških" i "lakih" proteinskih lanaca, proizvode B stanice u imunološkom sustavu i štite od virusa i bakterija.

Franca Fraternali, profesorica integrativne računalne biologije na Sveučilištu u Londonu, rekla je:

"Do sada se općenito pretpostavljalo da se uparivanje teških i lakih lanaca unutar protutijela događa nasumično. S Immunomatčem po prvi put pokazujemo da je ovaj raspored zapravo vrlo specifičan. Razumijevanje ovih pravila uparivanja ključno je za predviđanje stabilnosti i učinkovitosti protutijela i otvara vrata racionalnom razvoju učinkovitijih terapeutika."

Kako bi saznali više, znanstvenici su razvili ImmunoMatch, temeljen na jezičnom modelu specifičnom za antitijela primijenjenom na sekvence antitijela teškog i lakog lanca prikupljene iz milijuna pojedinačnih ljudskih B stanica. AI model uspio je identificirati i predvidjeti uparivanje lanaca, dajući znanstvenicima neprocjenjiv uvid u to kako se protutijela kombiniraju.

Tim je također pokazao da ImmunoMatch može precizno analizirati sekvence antitijela iz imunoloških stanica koje aktivno reagiraju na bolest, uključujući one iz hematoloških karcinoma i B stanica u solidnim tumorima. Ova bi otkrića mogla ubrzati racionalni dizajn novih terapijskih protutijela.

Profesorica Deborah Dunn-Walters, profesorica imunologije na Sveučilištu Surrey, rekla je:

“Korištenje umjetne inteligencije pomoglo nam je otkriti da kombinacije ‘teških’ i ‘lakih’ lanaca nisu tako nasumične kao što smo prije mislili.

"Ove informacije omogućuju nam da naučimo pravila izvedena iz prirode koja upravljaju načinom na koji se proteini kombiniraju za stvaranje funkcionalnih antitijela."

"Protutijela su najveća pojedinačna klasa modernih terapeutika. Otprilike četvrtina svih novoodobrenih terapeutika su monoklonska antitijela. Stoga je razumijevanje načina na koji se proizvode antitijela presudno za njihov učinkovit dizajn."

Ova je studija objavljena u časopisu Nature Methods.

Izvori: