Un’altra evoluzione di AlphaFold: usare l’IA per identificare migliori terapie anticorpali

L’immunoterapia offre trattamenti rivoluzionari per malattie come il cancro, utilizzando anticorpi per mirare ed eliminare gli antigeni. Tuttavia, trovare gli anticorpi giusti è impegnativo e richiede tempo, limitando l’uso dell’immunoterapia. I ricercatori del Georgia Tech hanno sviluppato un nuovo strumento basato sull’intelligenza artificiale chiamato AF2Complex per affrontare questa sfida. Lo strumento utilizza l’apprendimento profondo per prevedere quali anticorpi possono legarsi ad antigeni specifici.

Inizialmente, i ricercatori hanno utilizzato AF2Complex per prevedere gli anticorpi che potevano legarsi alla proteina spike di COVID-19. Lo strumento ha raggiunto un tasso di precisione del 90% nell’identificare i migliori anticorpi. Tuttavia, il potenziale di AF2Complex si estende ben oltre il trattamento di COVID-19, con implicazioni significative per la terapia del cancro.

Come funziona AF2Complex e come può essere applicato al cancro?

• Basandosi su AlphaFold:AF2Complex si basa sul successo di AlphaFold, un modello di apprendimento profondo che predice le strutture proteiche. Mentre AlphaFold si concentra su singole proteine, AF2Complex espande questa capacità per predire le interazioni tra più proteine complesse, incluse le interazioni anticorpo-antigene.
• Previsione delle Interazioni Anticorpo-Antigene: La sfida più grande è stata prevedere le interazioni specifiche tra anticorpi e antigeni. I ricercatori si sono concentrati sul virus COVID-19 a causa della sua abbondanza di complesse sequenze di legame dell’antigene ed epitopi, che sono regioni sugli antigeni che interagiscono con le cellule immunitarie. I dati prontamente disponibili su COVID-19 sono serviti come un ricco ambiente di addestramento per l’algoritmo AF2.
• Usare il COVID-19 come terreno di addestramento per applicazioni più ampie: Utilizzando le sequenze di anticorpi COVID-19, i ricercatori hanno identificato relazioni e modelli evolutivi, che hanno migliorato l’accuratezza delle previsioni. Il modello di apprendimento profondo AF2, addestrato su una vasta quantità di dati sulla struttura delle proteine, ha predetto come le proteine si piegano e interagiscono, creando strutture 3D di complessi proteici. Il modello è stato ulteriormente perfezionato convalidando le previsioni rispetto ai dati sperimentali.

Qual è il potenziale di AF2Complex nella terapia del cancro?

• Sviluppo di farmaci accelerato2: AF2Complex può ridurre significativamente il tempo e le risorse necessarie per sviluppare nuove terapie anticorpali. Ciò è particolarmente importante per il cancro, dove trovare trattamenti efficaci è fondamentale.
• Terapie personalizzate: La capacità di prevedere le interazioni anticorpo-antigene apre la porta allo sviluppo di terapie antitumorali personalizzate. Comprendendo gli antigeni specifici presenti nel tumore di un paziente, i ricercatori potrebbero utilizzare AF2Complex per identificare gli anticorpi più efficaci per il trattamento.
• Miglioramento dell’efficacia dell’immunoterapia: AF2Complex potrebbe portare allo sviluppo di immunoterapie più efficaci per il cancro. Identificando e ottimizzando gli anticorpi che si legano fortemente agli antigeni specifici del cancro, i ricercatori potrebbero creare terapie più potenti e con meno probabilità di causare effetti collaterali.

AF2Complex rappresenta un progresso significativo nel campo dell’immunoterapia. La sua capacità di prevedere accuratamente le interazioni anticorpo-antigene è immensamente promettente per lo sviluppo di nuovi e migliori trattamenti contro il cancro. Accelerando lo sviluppo di farmaci, consentendo terapie personalizzate e migliorando l’efficacia delle immunoterapie esistenti, AF2Complex ha il potenziale per rivoluzionare la cura del cancro.

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