Американские и китайские исследователи разработали алгоритм искусственного интеллекта под названием LinearDesign. Он помогает проектировать высокоточные вакцины, которые в 128 раз эффективнее существующих препаратов. Статья опубликована в журнале Nature.
Во время пандемии COVID-19 множество научных открытий нашли свое применение в практике. Одной из ключевых находок стала технология мРНК-вакцин. Матричная рибонуклеиновая кислота (мРНК) присутствует во всех клетках и является копией участка ДНК. мРНК переносит необходимую информацию из ядра клетки на рибосомы. Там, согласно инструкции, записанной в мРНК, из аминокислот производятся белки, после этого мРНК разрушается. С вакциной на основе мРНК организм получает инструкцию по самостоятельному производству определенного инородного белка, свойственного вирусу, но не способного вызвать инфекционное заболевание. Единственный существенный минус мРНК-вакцин — их естественная нестабильность. Это приводит к недостаточному уровню выработки белка, следовательно, к ослаблению иммунного ответа. Также нестабильность создает проблемы в хранении и транспортировке вакцин.
Перед международной группой исследователей, разрабатывающей вакцины на основе РНК, стояла сложная биологическая задача: предстояло найти необходимые участки РНК, из них выбрать самые стабильные и на их основе разработать вакцину. Главная проблема состояла в том, что генетический код содержит много синонимичных участков, которые несут одну и ту же информацию. Например, примерно 10632 мРНК могут быть транслированы в один и тот же поверхностный шиповидный белок SARS-CoV-2. Перебор настолько огромного количества вариантов молекул мРНК занял бы примерно 10,616 триллионов лет, но стал возможен с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Исследователи применили прием обработки естественного языка, так называемый синтаксический анализатор словесной решетки (lattice parsing). Адаптация алгоритма позволила проанализировать все варианты мРНК и выбрать из них оптимальную: стабильную и пригодную для выработки белка, вызывающего иммунный ответ. На это у LinearDesign ушло всего 11 минут. Алгоритм создал последовательность, кодирующую спайковый белок SARS-CoV-2. Он необходим вирусу, чтобы прикрепиться к клетке и проникнуть внутрь. Эта его функция и обуславливает иммунный ответ.
В сравнении с существующими вакцинами, такими как Pfizer, Moderna и Curevac, препарат, разработанный Baidu, имеет ряд преимуществ. Ученые добились пятикратного увеличения показателя стабильности (периода полураспада) мРНК, а также трехкратного увеличения уровня выработки спайкового белка. Все это привело к улучшению иммунного ответа в 128 раз.
«Вакцины, разработанные с помощью нашего метода, могут обеспечить лучшую защиту при той же дозировке и потенциально обеспечить равную защиту при меньшей дозе, что приводит к меньшему количеству побочных эффектов. Это значительно сократит затраты на исследования и разработку вакцин для биофармацевтических компаний и улучшит результаты», — рассказал Хэ Чзан, ведущий автор исследования из лаборатории Baidu Research.
Технология изготовления молекул мРНК, несущих информацию о терапевтических белках, может найти применение не только в вакцинопрофилактике, но и в лечении рака, воспалительных процессов, защите от опасных бактерий и вирусов.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
