人工知能は遺伝子治療のためのウイルスを改善します

ディペンドウイルス、またはアデノウイルス（AAV）に「関連する」パルボウイルスは、米国では非常に便利なツールです。 遺伝子治療。 これは、DNAを細胞に移すことができ、人間に無害であるためです。 したがって、それらは病気と戦うために必要な遺伝情報のキャリアとして使用されます。

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しかし、現在、その使用は厳しく制限されており、すべての患者が使用できるわけではないため、すべての人が遺伝子治療を受けることができるわけではないという深刻な制限があります。 これらの制限の最初は、 AAV、 細胞に付着します。 50番目の制限は人間の免疫システムです。 70つに対してXNUMX-XNUMX％の人々が推定されます AAV感染 彼らはすでにこのウイルスの何らかの形と接触しているので、耐性があります。 彼らの場合、免疫系にはそれを行う時間がありますので、遺伝子治療は機能しません ウイルス それが細胞に入る前に破壊し、それとともに治療を実行するために必要な遺伝物質を破壊します。 したがって、遺伝子治療の最も重要な研究分野のXNUMXつは、 免疫システム アウトスマートに。

博士ハーバード大学のジョージチャーチは Googleリサーチ とDynoTherapeutics one 深層学習手法 AAVウイルスのキャプシド（タンパク質シェル）の非常に異なるバリアントを設計するために使用されます。 研究者は、標的細胞の感染とウイルスの認識において中心的な役割を果たす重要なタンパク質セグメントをコードするウイルスゲノム配列に焦点を合わせました。 免疫システム 演じています。

専門家は、人工知能の使用によってそれが可能であることを示しました、多数の差別化された キャプシド 次に、免疫系の攻撃を回避する能力をテストできます。 研究者たちは、XNUMXつのデータに関する少量のデータから始めました キャプシド200.000のバリアントをターゲットにします。

私たちの調査は、私たちが精通していることを明確に示しています 機械学習 自然界に存在するよりもはるかに多くのバリアントを設計できます。 DynoTherapeuticsのディレクター兼共同創設者であるEricKelsic博士は、次のように述べています。
Natureに掲載された論文から、AIによって設計されたキャプシドの予備評価では、ほぼ60％が機能することがわかったことがわかりました。 これは大きな前進です。 ランダム突然変異誘発は現在、キャプシドを区別するために使用されており、使用可能なキャプシドの割合は1％未満です。
AAVの自然な外観から逸脱すればするほど、免疫系がそれを認識しなくなる可能性が高くなります、とDynoTherapeuticsのもうXNUMX人の創設者であるSamSinai、Ph.D。は付け加えます。 コンピュータモデリング 実施した。 しかし、成功の秘訣は、DNAペイロードを安定して運ぶことができるキャプシドを作ることです。 従来の入手方法 キャプシド 非常に時間とリソースを消費し、使用可能なままになるものはほとんどありません キャプシド 受け取る。 ただし、ここではさまざまな種類をすばやく見つけることができます AAVキャプシド のさらなる発展の基礎である勝利 遺伝子治療 より多くの人が利用できます。」