Pesquisadores da Universidade Técnica da Dinamarca desenvolveram uma plataforma alimentada por IA que rapidamente projeta proteínas personalizadas para orientar as células imunológicas na identificação do câncer, com ensaios clínicos esperados dentro de cinco anos.
Pesquisadores da Universidade Técnica da Dinamarca introduziram uma plataforma baseada em IA projetada para acelerar o desenvolvimento de proteínas personalizadas que apoiam as respostas do sistema imunológico contra o câncer. Este sistema permite a criação de proteínas especializadas em semanas em vez de anos, facilitando as células T do sistema imunológico a identificar e atacar células cancerígenas.
A plataforma integra três modelos de IA para engenheirar proteínas "minibinder" que se ligam a células T e proporcionam a elas um mecanismo de orientação molecular para direcionar cânceres, como o melanoma. A abordagem foi aplicada para desenvolver proteínas adaptadas tanto para marcadores de câncer amplamente ocorrentes quanto específicos do paciente, sugerindo aplicações potenciais em oncologia personalizada.
Para construir estas ferramentas moleculares, os investigadores primeiro empregaram um modelo gerativo conhecido como RFdiffusion para examinar a estrutura de uma proteína relacionada ao câncer chamada NY-ESO-1, que está comumente presente nas células tumorais. Um segundo modelo de IA gerou sequências de aminoácidos previstas para se dobrar em estruturas precisas capazes de se ligar a este alvo. Um terceiro modelo refinou os resultados, filtrando dezenas de milhares de sequências geradas para 44 candidatos para avaliação laboratorial. Entre estes, um design demonstrou um desempenho eficaz.
Além disso, a plataforma inclui um processo de triagem de segurança virtual para antecipar e excluir designs de proteínas que podem interagir com tecidos saudáveis, aumentando a segurança antes que qualquer teste físico ocorra. O fluxo de trabalho incorpora o AlphaFold2, a ferramenta de previsão de proteínas premiada desenvolvida pela Google DeepMind, e comprime um ciclo de desenvolvimento tradicionalmente de vários anos em questão de semanas.
Projeto de Terapia Celular Aprimorada por IA Previsto para Entrar em Ensaios Humanos Dentro de Cinco Anos
Timothy Patrick Jenkins, um dos pesquisadores da equipe, antecipa que pode levar aproximadamente cinco anos antes que o novo método avance para a fase de ensaios clínicos iniciais envolvendo participantes humanos. Uma vez preparado para aplicação, o protocolo de tratamento deve alinhar-se com as terapias contra o câncer existentes que utilizam células T geneticamente modificadas, comumente referidas como células CAR-T, que estão atualmente aprovadas para tratar condições como linfoma e leucemia.
O processo terapêutico começará com uma coleta de sangue realizada em um ambiente hospitalar, comparável a um teste de sangue padrão. As células imunes serão então isoladas da amostra coletada e, posteriormente, modificadas em um ambiente de laboratório para incorporar as proteínas minibinder geradas por IA. Essas células imunes alteradas serão então reintroduzidas no corpo do paciente, onde foram projetadas para operar com alta precisão, localizando e neutralizando células cancerosas com precisão direcionada.
A pesquisa mais recente faz parte de uma tendência mais ampla de avanços em biologia computacional. No início do ano, a equipe de Timothy Patrick Jenkins também aplicou IA para desenvolver proteínas engenheiradas destinadas a melhorar a eficácia dos antivenenos para picadas de cobra.
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Pesquisadores da DTU desenvolvem plataforma de IA para projetar proteínas personalizadas para imunoterapia contra o câncer direcionada.
Em Resumo
Pesquisadores da Universidade Técnica da Dinamarca desenvolveram uma plataforma alimentada por IA que rapidamente projeta proteínas personalizadas para orientar as células imunológicas na identificação do câncer, com ensaios clínicos esperados dentro de cinco anos.
Pesquisadores da Universidade Técnica da Dinamarca introduziram uma plataforma baseada em IA projetada para acelerar o desenvolvimento de proteínas personalizadas que apoiam as respostas do sistema imunológico contra o câncer. Este sistema permite a criação de proteínas especializadas em semanas em vez de anos, facilitando as células T do sistema imunológico a identificar e atacar células cancerígenas.
A plataforma integra três modelos de IA para engenheirar proteínas "minibinder" que se ligam a células T e proporcionam a elas um mecanismo de orientação molecular para direcionar cânceres, como o melanoma. A abordagem foi aplicada para desenvolver proteínas adaptadas tanto para marcadores de câncer amplamente ocorrentes quanto específicos do paciente, sugerindo aplicações potenciais em oncologia personalizada.
Para construir estas ferramentas moleculares, os investigadores primeiro empregaram um modelo gerativo conhecido como RFdiffusion para examinar a estrutura de uma proteína relacionada ao câncer chamada NY-ESO-1, que está comumente presente nas células tumorais. Um segundo modelo de IA gerou sequências de aminoácidos previstas para se dobrar em estruturas precisas capazes de se ligar a este alvo. Um terceiro modelo refinou os resultados, filtrando dezenas de milhares de sequências geradas para 44 candidatos para avaliação laboratorial. Entre estes, um design demonstrou um desempenho eficaz.
Além disso, a plataforma inclui um processo de triagem de segurança virtual para antecipar e excluir designs de proteínas que podem interagir com tecidos saudáveis, aumentando a segurança antes que qualquer teste físico ocorra. O fluxo de trabalho incorpora o AlphaFold2, a ferramenta de previsão de proteínas premiada desenvolvida pela Google DeepMind, e comprime um ciclo de desenvolvimento tradicionalmente de vários anos em questão de semanas.
Projeto de Terapia Celular Aprimorada por IA Previsto para Entrar em Ensaios Humanos Dentro de Cinco Anos
Timothy Patrick Jenkins, um dos pesquisadores da equipe, antecipa que pode levar aproximadamente cinco anos antes que o novo método avance para a fase de ensaios clínicos iniciais envolvendo participantes humanos. Uma vez preparado para aplicação, o protocolo de tratamento deve alinhar-se com as terapias contra o câncer existentes que utilizam células T geneticamente modificadas, comumente referidas como células CAR-T, que estão atualmente aprovadas para tratar condições como linfoma e leucemia.
O processo terapêutico começará com uma coleta de sangue realizada em um ambiente hospitalar, comparável a um teste de sangue padrão. As células imunes serão então isoladas da amostra coletada e, posteriormente, modificadas em um ambiente de laboratório para incorporar as proteínas minibinder geradas por IA. Essas células imunes alteradas serão então reintroduzidas no corpo do paciente, onde foram projetadas para operar com alta precisão, localizando e neutralizando células cancerosas com precisão direcionada.
A pesquisa mais recente faz parte de uma tendência mais ampla de avanços em biologia computacional. No início do ano, a equipe de Timothy Patrick Jenkins também aplicou IA para desenvolver proteínas engenheiradas destinadas a melhorar a eficácia dos antivenenos para picadas de cobra.