Odszyfrowywanie tajemnic składu przeciwciał za pomocą sztucznej inteligencji
Podczas tego wyjątkowego badania naukowcy chcieli zrozumieć, czy sztuczną inteligencję można wykorzystać do przewidywania, w jaki sposób komórki przeciwciał są składane w organizmie. Przeciwciała, które składają się z „ciężkich” i „lekkich” łańcuchów białkowych, są wytwarzane przez limfocyty B w układzie odpornościowym i chronią przed wirusami i bakteriami. Franca Fraternali, profesor Integratywnej Biologii Obliczeniowej na University College London,…
Odszyfrowywanie tajemnic składu przeciwciał za pomocą sztucznej inteligencji
Podczas tego wyjątkowego badania naukowcy chcieli zrozumieć, czy sztuczną inteligencję można wykorzystać do przewidywania, w jaki sposób komórki przeciwciał są składane w organizmie. Przeciwciała, które składają się z „ciężkich” i „lekkich” łańcuchów białkowych, są wytwarzane przez limfocyty B w układzie odpornościowym i chronią przed wirusami i bakteriami.
Franca Fraternali, profesor Integratywnej Biologii Obliczeniowej na University College London, powiedziała:
„Do tej pory ogólnie zakładano, że parowanie łańcuchów ciężkich i lekkich w przeciwciałach zachodzi losowo. Dzięki Immunomatch po raz pierwszy pokazujemy, że to ułożenie jest w rzeczywistości bardzo specyficzne. Zrozumienie zasad parowania ma kluczowe znaczenie dla przewidywania stabilności i działania przeciwciał oraz otwiera drzwi do racjonalnego rozwoju skuteczniejszych terapii”.
Aby dowiedzieć się więcej, naukowcy opracowali ImmunoMatch w oparciu o model języka specyficznego dla przeciwciała zastosowany do sekwencji przeciwciał łańcucha ciężkiego i lekkiego pobranych z milionów pojedynczych ludzkich komórek B. Model sztucznej inteligencji był w stanie zidentyfikować i przewidzieć pary łańcuchów, dając naukowcom bezcenny wgląd w sposób, w jaki łączą się przeciwciała.
Zespół wykazał również, że ImmunoMatch może dokładnie analizować sekwencje przeciwciał z komórek odpornościowych, które aktywnie reagują na chorobę, w tym z nowotworów hematologicznych i limfocytów B w guzach litych. Odkrycia te mogą przyspieszyć racjonalne projektowanie nowych przeciwciał terapeutycznych.
Profesor Deborah Dunn-Walters, profesor immunologii na Uniwersytecie w Surrey, powiedziała:
„Wykorzystanie sztucznej inteligencji pomogło nam odkryć, że kombinacje łańcuchów „ciężkich” i „lekkich” nie są tak przypadkowe, jak wcześniej sądzono.
„Te informacje pozwalają nam poznać wywodzące się z natury zasady rządzące sposobem łączenia białek w funkcjonalne przeciwciała”.
„Przeciwciała to największa pojedyncza klasa nowoczesnych środków terapeutycznych. Około jedna czwarta wszystkich nowo zatwierdzonych leków to przeciwciała monoklonalne. Dlatego zrozumienie sposobu wytwarzania przeciwciał ma kluczowe znaczenie dla ich skutecznego projektowania”.
Badanie to opublikowano w czasopiśmie Nature Methods.
Źródła:
Guo, D.,i in. (2025). ImmunoMatch uczy się i przewiduje pokrewne parowanie ciężkich i lekkich łańcuchów immunoglobulin. Metody natury. doi: 10.1038/s41592-025-02913-x. https://www.nature.com/articles/s41592-025-02913-x