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 și dezvoltarea lor s-a accelerat odată cu introducerea tehnologiilor de afișare pe fag, celule de drojdie și mamifere, dar identificarea rapidă a anticorpilor specifici unui anumit epitop funcțional 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 secvențe de anticorpi din seruri poliepitopice.
Metodele tradiționale de selecție a anticorpilor, cum ar fi testele ELISA sau screeningurile funcționale, sunt laborioase și consumatoare de resurse. De asemenea, secvențierea receptorilor de celule B (BCR) oferă un volum mare de date, dar rareori permite o identificare directă a epitopilor țintiți. Tehnica cryo-EMPEM (cryogenic electron microscopy polyclonal epitope mapping) a permis cartografierea răspunsurilor imune poliepitopice, însă până acum izolarea secvențelor asociate direct cu aceste structuri era lentă și imprecisă.

Despre studiu

Obiective

• Integrarea unui algoritm AI (ModelAngelo) în analiza hărților cryo-EM pentru identificarea automată a secvențelor de anticorpi din regiuni epitope-specific.
• Validarea metodei pe modele animale: primate non-umane pentru HIV-1 și șoareci vaccinați cu neuraminidază gripală.

Metodologie

• ModelAngelo a fost utilizat pentru generarea automată de modele structurale și fișiere HMM ale lanțurilor grele și ușoare de anticorpi din hărți cryo-EM.
• Secvențele BCR au fost căutate cu algoritmul HMMER în baza fișierelor HMM pentru identificarea secvențelor posibile de mAb epitope-specifici.
• Anticorpii generați au fost exprimați, analizați funcțional (ELISA, BLI, ELLA) și testați in vivo în modele de infecție gripală la șoareci.

Rezultate

Validare pe model HIV-1 (benchmarking)

• ModelAngelo a reușit să identifice structuri de pAb din hărți cryo-EM pentru două epitopi ai glicoproteinei Env HIV-1.
• Secvențele sugerate de MA aveau o identitate de peste 92% cu anticorpii validați anterior prin metoda manuală.
• Anticorpii obținuți cu această metodă au avut randamente de expresie semnificativ mai mari (150–240 mg/L) comparativ cu cei derivați manual (5–25 mg/L).
• Afinitățile și cineticile de legare au fost comparabile, cu unele anticorpi MA având chiar performanțe superioare.

Aplicarea metodei la un model gripal (neuraminidază)

• Au fost generate cinci mAb care inhibă activitatea neuraminidazei și se leagă de epitopul activ.
• HMMER a identificat genele V pentru lanțurile grele și ușoare dintr-o bază de date murină (IMGT) și ulterior dintr-un set de peste 5000 de secvențe BCR pereche.
• Anticorpii selectați au fost validați prin ELISA și 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 protecție semnificativă la șoareci expuși la doză letală de virus gripal.
• mAb 6-23,2 a oferit protecție completă (100%), similar cu anticorpul de control 1G01.
• Rata de supraviețuire 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 fișiere HMM care permit căutări probabilistice eficiente, reducând biasul uman și extinzând scalabilitatea metodei.

În ciuda limitărilor (ex. fragmentarea lanțurilor în hărți de rezoluție joasă), MA a reușit să identifice secvențe eficiente, cu randamente și activitate comparabile sau superioare celor obținute manual. Studiul demonstrează potențialul acestei tehnologii în accelerarea descoperirii de anticorpi epitope-specifici, inclusiv în contexte poliepitopice complexe.

Concluzii

Studiul validează o metodă inovatoare, scalabilă și rapidă pentru identificarea anticorpilor monoclonali funcționali direct din seruri imune, utilizând combinația cryo-EMPEM și AI. Prin identificarea rapidă a epitopilor protectori și generarea de mAb de înaltă calitate, această abordare poate accelera dezvoltarea de vaccinuri și terapii, fiind un instrument esențial în răspunsul la amenințări infecțioase emergente.