Inteligența artificială ajută la identificarea anticorpilor terapeutici pentru a stimula pregătirea pentru pandemie

Inteligența artificială ajută la identificarea anticorpilor terapeutici pentru a stimula pregătirea pentru pandemie

©

Autor:

Inteligența artificială ajută la identificarea anticorpilor terapeutici pentru a stimula pregătirea pentru pandemie

Anticorpii monoclonali sunt printre cele mai promițătoare terapii moderne, reprezentând în 2024 peste 200 de medicamente aprobate la nivel global. Descoperirea È™i dezvoltarea lor s-a accelerat odată cu introducerea tehnologiilor de afiÈ™are pe fag, celule de drojdie È™i mamifere, dar identificarea rapidă a anticorpilor specifici unui anumit epitop funcÈ›ional rămâne o provocare logistică majoră. Noul studiu publicat în Science Advances propune o metodă inovatoare care combină criomicroscopia electronică cu algoritmi de inteligență artificială pentru a izola rapid secvenÈ›e de anticorpi din seruri poliepitopice.
Metodele tradiÈ›ionale de selecÈ›ie a anticorpilor, cum ar fi testele ELISA sau screeningurile funcÈ›ionale, sunt laborioase È™i consumatoare de resurse. De asemenea, secvenÈ›ierea receptorilor de celule B (BCR) oferă un volum mare de date, dar rareori permite o identificare directă a epitopilor È›intiÈ›i. Tehnica cryo-EMPEM (cryogenic electron microscopy polyclonal epitope mapping) a permis cartografierea răspunsurilor imune poliepitopice, însă până acum izolarea secvenÈ›elor asociate direct cu aceste structuri era lentă È™i imprecisă.

Despre studiu

Obiective

  • Integrarea unui algoritm AI (ModelAngelo) în analiza hărÈ›ilor cryo-EM pentru identificarea automată a secvenÈ›elor de anticorpi din regiuni epitope-specific.
  • Validarea metodei pe modele animale: primate non-umane pentru HIV-1 È™i È™oareci vaccinaÈ›i cu neuraminidază gripală.

Metodologie

  • ModelAngelo a fost utilizat pentru generarea automată de modele structurale È™i fiÈ™iere HMM ale lanÈ›urilor grele È™i uÈ™oare de anticorpi din hărÈ›i cryo-EM.
  • SecvenÈ›ele BCR au fost căutate cu algoritmul HMMER în baza fiÈ™ierelor HMM pentru identificarea secvenÈ›elor posibile de mAb epitope-specifici.
  • Anticorpii generaÈ›i au fost exprimaÈ›i, analizaÈ›i funcÈ›ional (ELISA, BLI, ELLA) È™i testaÈ›i in vivo în modele de infecÈ›ie gripală la È™oareci.

Rezultate

Validare pe model HIV-1 (benchmarking)

  • ModelAngelo a reuÈ™it să identifice structuri de pAb din hărÈ›i cryo-EM pentru două epitopi ai glicoproteinei Env HIV-1.
  • SecvenÈ›ele sugerate de MA aveau o identitate de peste 92% cu anticorpii validaÈ›i anterior prin metoda manuală.
  • Anticorpii obÈ›inuÈ›i cu această metodă au avut randamente de expresie semnificativ mai mari (150–240 mg/L) comparativ cu cei derivaÈ›i manual (5–25 mg/L).
  • Afinitățile È™i cineticile de legare au fost comparabile, cu unele anticorpi MA având chiar performanÈ›e superioare.

Aplicarea metodei la un model gripal (neuraminidază)

  • Au fost generate cinci mAb care inhibă activitatea neuraminidazei È™i se leagă de epitopul activ.
  • HMMER a identificat genele V pentru lanÈ›urile grele È™i uÈ™oare dintr-o bază de date murină (IMGT) È™i ulterior dintr-un set de peste 5000 de secvenÈ›e BCR pereche.
  • Anticorpii selectaÈ›i au fost validaÈ›i prin ELISA È™i ELLA, demonstrând activitate antivirală in vitro împotriva virusului gripal viu.

Studii de protecție in vivo

  • Anticorpii cu cea mai mare activitate in vitro (5-16, 6-23,1, 6-23,2) au oferit protecÈ›ie semnificativă la È™oareci expuÈ™i la doză letală de virus gripal.
  • mAb 6-23,2 a oferit protecÈ›ie completă (100%), similar cu anticorpul de control 1G01.
  • Rata de supravieÈ›uire a fost corelată cu similaritatea structurală a anticorpilor față de pAb-ul din harta cryo-EM.

Interpretări

Integrarea ModelAngelo în pipeline-ul structure-to-sequence (STS) a permis automatizarea unei etape laborioase, reducând timpul de analiză de la zile la sub 2 ore. De asemenea, algoritmul generează fiÈ™iere HMM care permit căutări probabilistice eficiente, reducând biasul uman È™i extinzând scalabilitatea metodei.

În ciuda limitărilor (ex. fragmentarea lanÈ›urilor în hărÈ›i de rezoluÈ›ie joasă), MA a reuÈ™it să identifice secvenÈ›e eficiente, cu randamente È™i activitate comparabile sau superioare celor obÈ›inute manual. Studiul demonstrează potenÈ›ialul acestei tehnologii în accelerarea descoperirii de anticorpi epitope-specifici, inclusiv în contexte poliepitopice complexe.

Concluzii

Studiul validează o metodă inovatoare, scalabilă È™i rapidă pentru identificarea anticorpilor monoclonali funcÈ›ionali direct din seruri imune, utilizând combinaÈ›ia cryo-EMPEM È™i AI. Prin identificarea rapidă a epitopilor protectori È™i generarea de mAb de înaltă calitate, această abordare poate accelera dezvoltarea de vaccinuri È™i terapii, fiind un instrument esenÈ›ial în răspunsul la amenințări infecÈ›ioase emergente.


Data actualizare: 11-09-2025 | creare: 11-09-2025 | Vizite: 146
Bibliografie
James A. Ferguson et al, Functional and epitope specific monoclonal antibody discovery directly from immune sera using cryo-EM, Science Advances (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adv8257
©

Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!

Alte articole din aceeași secțiune:

Din Biblioteca medicală vă mai recomandăm:
Din Ghidul de sănătate v-ar putea interesa și:
  • ViaÈ›a de zi cu zi în epoca pandemiei de coronavirus
  • Studiu: efectele distanțării sociale în pandemia de gripă 1918
  • O istorie a pandemiilor care au afectat omenirea - È™i ce am învățat
  • Forumul ROmedic - întrebări È™i răspunsuri medicale:
    Pe forum găsiți peste 500.000 de întrebări și răspunsuri despre boli sau alte subiecte medicale. Aveți o întrebare? Primiți răspunsuri gratuite de la medici.
      intră pe forum