Ученые Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка вместе с коллегами из Института биохимии РАН представили новый подход к дизайну антител для лечения онкологических и аутоиммунных заболеваний. Результаты исследования изложены в статье "Итеративный подход к дизайну нанотел-агонистов к 4-1BB de novo с помощью генеративных моделей" (An Iterative Strategy to Design 4-1BB Agonist Nanobodies De Novo with Generative AI Models), которая опубликована в журнале Nature Scientific Reports (Q1). Открытие способно сократить время и стоимость разработки новых препаратов.

Новый метод основан на создании нанотел - компактных версий антител, которые активируют на поверхности клеток рецептор 4-1BB, чтобы усилить иммунную атаку на опухоли. Полноразмерные антитела-активаторы часто демонстрируют низкую эффективность и токсичность, в то время как нанотела лишены этих недостатков. Ученые использовали генеративные методы искусственного интеллекта, с помощью которых последовательно улучшались расчетные свойства нанотел и прогнозировались наиболее удачные структуры биологических соединений. Лабораторный синтез и анализ полученных структур, выполненные в Институте биохимии РАН, частично подтвердил расчетные свойства разработанных молекул и эффективность использования искусственного интеллекта, открыв перспективы для новых исследований и приблизив момент машинной генерации лекарств.

Для фармацевтических компаний это исследование означает потенциал сокращения финансовых рисков и издержек. Предложенный метод компьютерного дизайна с помощью ИИ позволяет создавать новые молекулы в цифровой среде еще до лабораторных испытаний.

Глеб Гусев, директор Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка: "Мы переходим в новую эру медицины, где искусственный интеллект становится полноценным участником исследовательских команд. Совместная работа ученых Сбера и наших коллег из Института биохимии РАН показала, что искусственный интеллект способен проектировать более эффективные антитела, хотя их структуру сложнее моделировать, чем структуру белков. Предложенный нашими экспертами итеративный подход предназначен для использования в сочетании со специализированными моделями искусственного интеллекта для антител. Таким образом, исследование приводит к прорыву в создании лекарственных препаратов для терапии онкологических и аутоиммунных заболеваний".