Decifrare i segreti della composizione anticorpale con l'intelligenza artificiale

Decifrare i segreti della composizione anticorpale con l'intelligenza artificiale

Durante questo studio unico, gli scienziati volevano capire se l’intelligenza artificiale potesse essere utilizzata per prevedere come si assemblano le parti interne degli anticorpi nel corpo. Gli anticorpi, costituiti da catene proteiche “pesanti” e “leggere”, sono prodotti dalle cellule B del sistema immunitario e proteggono da virus e batteri.

Franca Fraternali, professoressa di Biologia computazionale integrativa presso l'University College di Londra, ha dichiarato:

"Fino ad ora, si presumeva generalmente che l'accoppiamento delle catene pesanti e leggere all'interno degli anticorpi avvenisse in modo casuale. Con Immunomatch, mostriamo per la prima volta che questa disposizione è in realtà altamente specifica. Comprendere queste regole di accoppiamento è fondamentale per prevedere la stabilità e le prestazioni degli anticorpi e apre la porta allo sviluppo razionale di terapie più efficaci."

Per saperne di più, gli scienziati hanno sviluppato ImmunoMatch, basato su un modello di linguaggio specifico dell’anticorpo applicato a sequenze di anticorpi a catena pesante e leggera raccolte da milioni di singole cellule B umane. Il modello di intelligenza artificiale è stato in grado di identificare e prevedere gli accoppiamenti di catene, offrendo agli scienziati informazioni preziose su come si combinano gli anticorpi.

Il team ha inoltre dimostrato che ImmunoMatch può analizzare accuratamente le sequenze di anticorpi provenienti da cellule immunitarie che rispondono attivamente alla malattia, compresi quelli provenienti da tumori ematologici e cellule B nei tumori solidi. Questi risultati potrebbero accelerare la progettazione razionale di nuovi anticorpi terapeutici.

La professoressa Deborah Dunn-Walters, professoressa di immunologia presso l'Università del Surrey, ha dichiarato:

“L’uso dell’intelligenza artificiale ci ha aiutato a scoprire che le combinazioni di catene “pesanti” e “leggere” non sono così casuali come pensavamo in precedenza.

“Queste informazioni ci permettono di apprendere le regole derivate dalla natura che governano il modo in cui le proteine ​​vengono combinate per formare anticorpi funzionali”.

"Gli anticorpi rappresentano la più grande classe di terapie moderne. Circa un quarto di tutte le terapie recentemente approvate sono anticorpi monoclonali. Pertanto, capire come vengono prodotti gli anticorpi è fondamentale per la loro progettazione efficace."

Questo studio è stato pubblicato su Nature Methods.

Fonti: