La inteligencia artificial mejora los virus para la terapia génica

Los dependovirus, o parvovirus "asociados" con los adenovirus (AAV), son herramientas muy útiles en los EE. UU. Terapia de genes. Esto se debe a que pueden transferir ADN a la célula y son inofensivos para los humanos. Por tanto, se utilizan como portadores de la información genética necesaria para combatir enfermedades.

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Sin embargo, existen serias limitaciones que hacen que su uso esté actualmente muy restringido y no todos los pacientes puedan utilizarlos, por lo que no todo el mundo puede recibir terapia génica. La primera de estas limitaciones es la capacidad limitada de VAA, para adjuntar a las células. La segunda limitación es el sistema inmunológico humano. Se estima que el 50-70% de las personas contra una Infección por AAV son resistentes porque ya han entrado en contacto con alguna forma de este virus. En su caso, las terapias genéticas no funcionan porque el sistema inmunológico tiene tiempo para hacerlo Virus para destruir antes de que entre en la célula y con él el material genético que se necesita para llevar a cabo la terapia. Uno de los campos de investigación más importantes en terapia génica es, por tanto, el intento de sistema inmunológico burlar.

Dr. George Church de la Universidad de Harvard trabajó con Google Research y Dyno Therapeutics uno Técnica de aprendizaje profundo utilizado para diseñar variantes muy diferentes de la cápside (capa de proteína) del virus AAV. Los investigadores se centraron en las secuencias genómicas virales que codifican un segmento proteico clave que desempeña un papel central en la infección de las células diana y en el reconocimiento del virus por parte de los investigadores. sistema inmunológico spielt.

Los especialistas demostraron que mediante el uso de la inteligencia artificial es posible diferenciar un gran número de ellos Cápsides que luego pueden probarse para determinar su capacidad para evadir el ataque del sistema inmunológico. Los investigadores comenzaron con una pequeña cantidad de datos en una Capsidpara apuntar a 200.000 variantes.

Nuestra investigación muestra claramente que estamos familiarizados con aprendizaje automático puede diseñar una gran cantidad de variantes, muchas más de las que existen en la naturaleza. Continuamos perfeccionando nuestra tecnología no solo para crear portadores que puedan resistir los ataques del sistema inmunológico, sino también para adherirse a tipos de tejido seleccionados de manera más eficiente y selectiva ", dijo Eric Kelsic, PhD, Director y Co-Fundador de Dyno Therapeutics.
De un artículo publicado en Nature, nos enteramos de que una evaluación preliminar de las cápsides diseñadas por la IA encontró que casi el 60% podría funcionar. Este es un importante paso adelante. La mutagénesis aleatoria se utiliza actualmente para diferenciar las cápsides, siendo el porcentaje de cápsides utilizables inferior al 1%.
Cuanto más nos desviamos del aspecto natural del AAV, es más probable que el sistema inmunológico no lo reconozca, agrega Sam Sinai, Ph.D., el otro fundador de Dyno Therapeutics, quien dirigió el equipo que dirigió el Modelado por computadora realizado. Sin embargo, la clave del éxito es hacer una cápside que pueda transportar de manera estable la carga útil de ADN. Métodos convencionales para obtener uno Cápsides Consumen mucho tiempo y recursos, y muy pocos siguen siendo utilizables. Cápsides recibir. Aquí, sin embargo, podemos encontrar rápidamente una gran variedad Cápsidas AAV win, que es la base para un mayor desarrollo de Terapias genéticas están disponibles para más personas ".