인공 지능은 유전자 치료를 위해 바이러스를 개선합니다

아데노 바이러스 (AAV)와 "관련된"의존성 바이러스 또는 파보 바이러스는 미국에서 매우 유용한 도구입니다. 유전자 치료. DNA를 세포로 옮길 수 있고 인간에게 무해하기 때문입니다. 따라서 그들은 질병과 싸우는 데 필요한 유전 정보의 운반자로 사용됩니다.

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그러나 현재 사용이 매우 제한되어 모든 환자가 사용할 수있는 것은 아니기 때문에 모든 사람이 유전자 치료를받을 수있는 것은 아니라는 심각한 한계가 있습니다. 이러한 한계 중 첫 번째는 제한된 능력입니다. AAV, 세포에 부착합니다. 두 번째 한계는 인간의 면역 체계입니다. 50-70 %의 사람들이 하나에 대해 AAV 감염 이미이 바이러스의 어떤 형태와 접촉했기 때문에 내성이 있습니다. 그들의 경우에는 면역 체계가 그렇게 할 시간이 있기 때문에 유전자 치료가 효과가 없습니다 바이러스 세포에 들어가기 전에 파괴하고 치료를 수행하는 데 필요한 유전 물질을 파괴합니다. 따라서 유전자 치료에서 가장 중요한 연구 분야 중 하나는 면역 체계 현명합니다.

Dr. Harvard University의 George Church는 Google 연구 그리고 Dyno Therapeutics 하나 딥 러닝 기법 AAV 바이러스의 캡시드 (단백질 껍질)의 매우 다른 변종을 설계하는 데 사용됩니다. 연구자들은 표적 세포의 감염과 바이러스에 의한 바이러스 인식에 핵심적인 역할을하는 핵심 단백질 세그먼트를 코딩하는 바이러스 게놈 서열에 초점을 맞추 었습니다. 면역 체계 한다.

전문가들은 인공 지능의 활용을 통해 가능하다는 것을 보여 주었다. 캡시드 그런 다음 면역 체계 공격을 회피하는 능력을 테스트 할 수 있습니다. 연구자들은 하나에 소량의 데이터로 시작했습니다. 캡시드200.000 개의 변종을 타겟팅합니다.

우리의 연구는 우리가 기계 학습 자연에 존재하는 것보다 훨씬 많은 수의 변종을 설계 할 수 있습니다. Dyno Therapeutics의 이사 겸 공동 창립자 인 Eric Kelsic 박사는 면역 체계의 공격을 견딜 수있을뿐만 아니라 선택한 조직 유형에보다 효율적이고 선택적으로 부착 할 수 있도록 기술을 지속적으로 개선하고 있습니다.
Nature에 발표 된 논문에서 우리는 AI가 디자인 한 캡시드에 대한 예비 평가에서 거의 60 %가 작동 할 수 있음을 발견했습니다. 이것은 중요한 진전입니다. 무작위 돌연변이 유발은 현재 캡시드를 구별하는 데 사용되며 사용 가능한 캡시드의 비율은 1 % 미만입니다.
우리가 AAV의 자연스러운 모습에서 벗어날수록 면역 체계가이를 인식하지 못할 가능성이 커진다고 Dyno Therapeutics의 다른 설립자 인 Sam Sinai, Ph.D. 컴퓨터 모델링 수행. 그러나 성공의 열쇠는 DNA 페이로드를 안정적으로 운반 할 수있는 캡시드를 만드는 것입니다. 하나를 얻는 기존 방법 캡시드 시간과 리소스를 많이 사용하며 사용 가능한 상태는 거의 없습니다. 캡시드 받다. 그러나 여기에서는 다양한 종류를 빠르게 찾을 수 있습니다. AAV 캡시드 승리, 이는 추가 개발의 기초입니다. 유전자 요법 더 많은 사람들이 사용할 수 있습니다. "