ხელოვნური ინტელექტის (AI) გამოყენება ფარმაცევტულ სფეროში არა მხოლოდ ინოვაციას, არამედ რევოლუციურ გარდაქმნებს იწვევს. AI-ს შეუძლია რადიკალურად დააჩქაროს წამლების აღმოჩენისა და დიზაინის მრავალწლიანი, ძვირადღირებული პროცესი. ამ უპრეცედენტო რბოლაში პირველი AI-ის მიერ შექმნილი წამლის ტიტულისთვის, ანტისხეულებზე დაფუძნებული წამლები (Antibody-based drugs) წამყვანი კანდიდატები არიან.
რატომ არის ანტისხეულების დიზაინი იდეალური AI-სთვის?
ანტისხეულები არის დიდი, Y-ის ფორმის ცილები, რომლებიც ბუნებრივად წარმოიქმნება იმუნური სისტემის მიერ პათოგენების გასანეიტრალებლად. ფარმაცევტულ ინდუსტრიაში, მონოკლონური ანტისხეულები გამოიყენება, როგორც უაღრესად სპეციფიკური სამიზნე თერაპია სიმსივნური უჯრედების, აუტოიმუნური დაავადებების ან ინფექციების სამკურნალოდ.
AI-ს შეუძლია ანტისხეულების აღმოჩენისა და ოპტიმიზაციის პროცესის სრულად ტრანსფორმირება. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია იწინასწარმეტყველოს, თუ რა ფორმის ანტისხეული იქნება ყველაზე ეფექტური კონკრეტულ სამიზნეზე მაღალი მიდრეკილებით (High Affinity) შესაერთებლად. ეს უნარი დრამატულად ამცირებს ლაბორატორიულ ცდებს, რომლებიც ტრადიციული მეთოდებით წლებს მოითხოვდა. გარდა ამისა, AI სწრაფად ამოწმებს და ფილტრავს მილიარდობით პოტენციურ ანტისხეულს მათი თერაპიული თვისებების მიხედვით. ესენია: სტაბილურობა, დაბალი ტოქსიკურობა (Reduced Toxicity) და სამიზნესთან მაღალი მიდრეკილება. AI-ს შეუძლია გამორიცხოს ის კანდიდატები, რომლებსაც შესაძლოა გვერდითი ეფექტები ჰქონდეთ ადამიანის ორგანიზმში. საბოლოოდ, AI-ს შეუძლია ცხოველისგან მიღებული ანტისხეულების სტრუქტურის “ადამიანური” ფორმით გარდაქმნა (Humanization). ეს არის კრიტიკული ნაბიჯი, რომელიც ამცირებს იმუნურ რეაქციას და ორგანიზმის მიერ ანტისხეულის უარყოფის რისკს პაციენტში.
დღეისათვის, რამდენიმე AI-ის მქონე ბიოტექნოლოგიური კომპანია აქტიურად მუშაობს ანტისხეულებისა და მცირე მოლეკულების კლინიკურ ეტაპზე გადაყვანაზე, რაც პირველი AI-წამლის ტიტულის მოპოვების რეალურ შანსს ქმნის.
Insilico Medicine ითვლება ერთ-ერთ პიონერად, რომელმაც უკვე მიაღწია კლინიკურ კვლევის ფაზას. მათი მთავარი კანდიდატი წამალი მკურნალობს იდიოპათიური ფილტვის ფიბროზს (IPF), ფილტვების ქრონიკულ, პროგრესირებად დაავადებას. Insilico-ს AI სისტემამ არა მხოლოდ აღმოაჩინა ეფექტური მოლეკულა, არამედ იდენტიფიცირება მოახდინა ახალი სამიზნე ცილის (Novel Target),რომელიც აქამდე არ იყო ცნობილი IPF-ის მკურნალობისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ ეს არის მცირე მოლეკულა და არა ანტისხეული, მისი სწრაფი პროგრესი (აღმოჩენიდან კლინიკურ კვლევის ფაზაში შესვლა რეკორდულ დროში) ქმნის პრეცედენტს, რომ AI-ის მიერ აღმოჩენილი წამალი პირველი გახდეს ბაზარზე.
Google DeepMind-ის შვილობილი კომპანია Isomorphic Labs ფოკუსირებულია ანტისხეულებისა და მცირე მოლეკულების დიზაინზე, სადაც მთავარი ტექნოლოგიური უპირატესობაა AlphaFold-ის მეთოდოლოგია. AlphaFold-მა შექმნა რევოლუცია ცილების სტრუქტურის ზუსტი პროგნოზირებით. Isomorphic Labs იყენებს ამ ცოდნას იმისათვის, რომ იწინასწარმეტყველოს ანტისხეულის ფორმა და მისი სამიზნეზე ზუსტი და უძლიერესი შეერთების წერტილი. ეს კრიტიკულია იმის უზრუნველსაყოფად, რომ ანტისხეული ეფექტურად დაუკავშირდეს დაავადების გამომწვევ სამიზნეს.
მრავალი ბიოტექნოლოგიური კომპანია, მათ შორის AbSci და Denali Therapeutics, იყენებს AI-ს იმისთვის, რომ გადალახოს ადამიანის სხეულის ბუნებრივი ბარიერები. მაგალითად, AbSci ქმნის ანტისხეულებს, რომლებსაც აქვთ უნიკალური თვისებები, როგორიცაა უკეთესი შეღწევა ჰემატოენცეფალურ ბარიერში (Blood-Brain Barrier). ეს ბარიერი იცავს ტვინს, მაგრამ ხელს უშლის წამლების უმეტესობას ნეიროდეგენერაციული დაავადებების (ალცჰაიმერი, პარკინსონი) სამკურნალოდ. Denali Therapeutics კი მუშაობს AI-ის გამოყენებით ისეთი ანტისხეულების დიზაინზე, რომლებიც აძლიერებენ იმუნურ პასუხს სიმსივნეებზე, რაც ონკოლოგიური მკურნალობის მომავალს წარმოადგენს.
AI-ის როლის გაფართოება
AI-ის გავლენა სცდება მხოლოდ აღმოჩენასა და დიზაინს. ის ასევე გამოიყენება კლინიკური კვლევების ოპტიმიზაციისთვის. AI-ს შეუძლია იწინასწარმეტყველოს, რომელი პაციენტები უკეთესად რეაგირებენ მოცემულ წამალზე, რაც აუმჯობესებს კვლევის დიზაინს და ამცირებს ხარჯებს. გარდა ამისა, AI აფართოებს პერსონალიზებული მედიცინის შესაძლებლობებს. მას შეუძლია პაციენტის გენომური მონაცემების გაანალიზება და მისი უნიკალური საჭიროებების შესაბამისი ანტისხეულის მოდიფიკაციის შეთავაზება.
ფარმაცევტული ინდუსტრიის ეს ტრანსფორმაცია გვპირდება, რომ რამდენიმე წელიწადში მივიღებთ რეგულატორების მიერ დამტკიცებულ პირველ წამალს, რომელიც მთლიანად ხელოვნური ინტელექტის ინტელექტუალური შრომის ნაყოფი იქნება, რაც მნიშვნელოვნად შეამცირებს წამლის ბაზარზე გასვლის საშუალო დროს