Decifrando segredos da composição de anticorpos com IA
Durante este estudo único, os cientistas queriam compreender se a inteligência artificial poderia ser usada para prever como o interior dos anticorpos é montado no corpo. Os anticorpos, que consistem em cadeias proteicas “pesadas” e “leves”, são produzidos pelas células B do sistema imunológico e protegem contra vírus e bactérias. Franca Fraternali, professora de Biologia Computacional Integrativa na University College London, …
Decifrando segredos da composição de anticorpos com IA
Durante este estudo único, os cientistas queriam compreender se a inteligência artificial poderia ser usada para prever como o interior dos anticorpos é montado no corpo. Os anticorpos, que consistem em cadeias proteicas “pesadas” e “leves”, são produzidos pelas células B do sistema imunológico e protegem contra vírus e bactérias.
Franca Fraternali, professora de Biologia Computacional Integrativa na University College London, disse:
"Até agora, era geralmente assumido que o emparelhamento de cadeias pesadas e leves dentro dos anticorpos ocorria aleatoriamente. Com o Immunomatch, mostramos pela primeira vez que este arranjo é de fato altamente específico. Compreender essas regras de emparelhamento é crucial para prever a estabilidade e o desempenho dos anticorpos e abre a porta para o desenvolvimento racional de terapêuticas mais eficazes."
Para saber mais, os cientistas desenvolveram o ImmunoMatch, baseado em um modelo de linguagem específico de anticorpos aplicado a sequências de anticorpos de cadeias pesadas e leves coletadas de milhões de células B humanas individuais. O modelo de IA foi capaz de identificar e prever pares de cadeias, dando aos cientistas informações valiosas sobre como os anticorpos se combinam.
A equipe também mostrou que o ImmunoMatch pode analisar com precisão sequências de anticorpos de células imunológicas que respondem ativamente a doenças, incluindo aquelas de cânceres hematológicos e células B em tumores sólidos. Estas descobertas poderiam acelerar o desenho racional de novos anticorpos terapêuticos.
A professora Deborah Dunn-Walters, professora de imunologia da Universidade de Surrey, disse:
“O uso da IA ajudou-nos a descobrir que as combinações de cadeias ‘pesadas’ e ‘leves’ não são tão aleatórias como pensávamos anteriormente.
“Essa informação nos permite aprender as regras derivadas da natureza que regem como as proteínas são combinadas para formar anticorpos funcionais.”
"Os anticorpos são a maior classe de terapêuticas modernas. Cerca de um quarto de todas as terapêuticas recentemente aprovadas são anticorpos monoclonais. Portanto, compreender como os anticorpos são produzidos é crucial para a sua concepção eficaz."
Este estudo foi publicado na Nature Methods.
Fontes:
Guo, D.,e outros. (2025). O ImmunoMatch aprende e prevê o emparelhamento cognato de cadeias pesadas e leves de imunoglobulinas. Métodos da Natureza. doi: 10.1038/s41592-025-02913-x. https://www.nature.com/articles/s41592-025-02913-x