מדענים משתמשים בבינה מלאכותית ליצירת נוגדנים עמידים למוטציה נגד SARS-COV-2

טכנולוגיות מתקדמות בעיצוב נוגדנים

מחקר חדש שפורסם בכתב עת "דוחות מדעיים" מציע גישה חדשנית לפיתוח נוגדנים נגד זני SARS-COV-2, באמצעות טכנולוגיות מתקדמות כמו למידת מכונה, דוגמנות מבנית של חלבונים ועיבוד שפה טבעית. אי לכך, הממצאים מראים שהשימוש בכלים חישוביים כמו רשתות עצביות וסימולציות יכול לסייע ליצירת נוגדנים יעילים להתמודד עם יותר מ-1,300 זני SARS-COV-2, כולל מוטציות שונות.

ממצאים מרכזיים

החוקרים התמקדו ב-64 מוטציות עיקריות בחלבון הספייק של הנגיף, שבזכותן מובטחת תגובתיות חזקה בין הנוגדנים לנגיפים המוכרים, כולל זני דלתא ואומיקון. תבניות הנוגדנים שנבחרו לשימוש היו נוגדנים מונוקלוניים כמו CR3022 ו-CASIRIVIMAB, אשר הראו יכולת גבוהה להביא לתגובה נוגדת לנגיף.

השפעת הגישה המבוססת AI

המחקר מצביע על כך שהגישה החישובית לחקר נוגדנים מהירה וחסכונית יותר מהשיטות המסורתיות. החוקרים הצליחו להתאים את מודלי העיצוב במהירות לאחר הופעת זן אומיקרון, והדגימו את יכולת ההסתגלות של הנוגדנים לווירוסים מתפתחים.

יתרונות וחסרונות של המודל

על פי הממצאים, מודלי AI הצליחו להציג ביצועים גבוהים יותר לעומת שיטות מתודולוגיות מסורתיות. עם זאת, החוקרים מדגישים שהיכולת לחזות גרסאות עתידיות של הנגיף עדיין נותרה ספקולטיבית, ונדרשים מחקרים נוספים לקביעת היעילות במצבים קליניים אמיתיים.

ממצאי המעבדה

בעבודת מעבדה, הנוגדנים המיוצרים הראו תוצאות מבטיחות, עם 10 נוגדנים שנמצאו כמנטרלים Cells נגועים בזני דלתא ואחד בנוגדנים נגד אומיקרון. עם זאת, מצוינות הממצאים כי זיקה מחייבת לא תמיד יחסית ליכולת הנטרול.

מסקנות

המחקר ממחיש את הפוטנציאל העצום של שימוש בטכנולוגיות AI בעיצוב נוגדנים, דבר שיכול לשדרג את תהליך הפיתוח של תרופות לעתיד. המודלים החישוביים המתקדמים לא רק משפרים את יעילות החיזוי אלא גם מאפשרים לתכנן תרופות בצורה גמישה ובעלת עלות נמוכה.

החוקרים מצפים שהגישה הזו תוכל להיעזר גם בתחומים רפואיים נוספים ולסייע בפיתוח תרופות חדשות בעתיד