Investigadores del laboratorio del premio Nobel David Baker y el Instituto de Diseño de Proteínas (IPD) de la Universidad de Washington han utilizado inteligencia artificial para crear anticuerpos desde cero, logrando otro gran avance para los científicos y su campo de investigación.
“Fue realmente un gran desafío: un sueño hecho realidad”, dijo Andrew Borst, jefe de la División de Investigación y Desarrollo de Microscopía Electrónica del IPD. Ahora que han alcanzado un hito importante en el desarrollo de anticuerpos que se unen con éxito a sus objetivos, la investigación “puede continuar y alcanzar alturas que no se pueden imaginar ahora”.
Borst y sus colegas publican su trabajo en una revista revisada por pares. naturaleza. El desarrollo podría agregar valor a la industria de anticuerpos de 200 mil millones de dólares.
Antes de la llegada de las herramientas basadas en inteligencia artificial, los científicos producían anticuerpos inmunizando animales con la esperanza de que produjeran moléculas beneficiosas. El proceso fue largo y costoso, pero extremadamente importante. Muchos fármacos nuevos y potentes para tratar el cáncer y las enfermedades autoinmunes se basan en anticuerpos que utilizan proteínas para atacar objetivos específicos.
Baker, que ganó el Premio Nobel de Química el año pasado, fue reconocido por su trabajo para desentrañar el diseño molecular de las proteínas y desarrollar herramientas basadas en inteligencia artificial para crear y probar rápidamente otras nuevas. La tecnología aprende de las proteínas existentes y de cómo funcionan, y luego diseña para resolver problemas específicos.
En el nuevo estudio, el equipo se centró en seis bucles de proteínas en los brazos del anticuerpo que sirven como dedos que agarran el objetivo. En el pasado, intentaron configurar quizás uno de los bucles, pero la última tecnología permite jugar mucho más.
“Estamos empezando desde cero, en bucle, por lo que estamos diseñando los seis”, dijo Robert Ragott, becario postdoctoral del IPD. “Pero el resto del anticuerpo, lo que se llama estructura, en realidad permanece igual”.
La esperanza es que al conservar la humanidad familiar de la mayoría de los anticuerpos, el sistema inmunológico del paciente ignore el fármaco en lugar de atacar otra molécula extraña.
Los investigadores probaron sus creaciones informáticas contra varios objetivos del mundo real, incluida la hemaglutinina, una proteína de los virus de la gripe que les permite infectar las células huésped; una poderosa toxina producida C. difficile bacterias; y otros.
Las pruebas de laboratorio mostraron que, en la mayoría de los casos, los nuevos anticuerpos se unían a sus objetivos, como predecían las simulaciones en línea.
“Se unían adecuadamente en la forma correcta contra el objetivo correcto en un lugar de interés, lo que potencialmente sería útil para algún efecto terapéutico”, dijo Borst. “Fue un resultado realmente increíble”.
Borst añadió que los biólogos computacionales y de laboratorio húmedo trabajaron en estrecha colaboración, lo que permitió a los científicos perfeccionar sus diseños digitales basándose en lo que mostraron los experimentos de la vida real.
El software utilizado para crear los anticuerpos está disponible gratuitamente en GitHub para que cualquiera pueda usarlo. Xaira Therapeutics, una startup de biotecnología bien financiada y dirigida por ex alumnos de IPD, ha licenciado algunas tecnologías para sus operaciones comerciales y varios autores para naturaleza papel trabajan actualmente en la empresa.
Si bien los anticuerpos generados en el estudio han demostrado el potencial del software, todavía quedan muchos pasos para desarrollar una terapia potencial. Los candidatos a fármacos deben optimizarse para características adicionales como alta solubilidad, fuerte afinidad por el objetivo y minimización de la inmunogenicidad, que es una respuesta inmune no deseada.
Antes de unirse al IPD hace cuatro años, Ragott era un estudiante de posgrado que descubrió y caracterizó anticuerpos utilizando animales.
Según él, la idea de que algún día uno pudiera sentarse frente a una computadora, elegir un objetivo y crear un esquema de ADN para construir una proteína era casi imposible. “Habíamos hablado de ello, pero en ese momento ni siquiera parecía un problema que tuviera solución”.
El naturaleza El estudio se titula “Diseño de novo atómicamente preciso de anticuerpos mediante difusión de radiofrecuencia”. Los autores principales incluyen a Nathaniel Bennett, Joseph Watson, Robert Ragott, Andrew Borst, DeGenae Seay,
Connor Weidl y Riti Biswas, todos ellos afiliados a la Universidad de Washington en el momento del estudio, y Yutong Yu de la Universidad de California, Irvine. David Baker es el autor principal.
Autores adicionales: Ellen Schrock, Russell Alt, Philip Leung, Buwei Huang, Inna Horeshnyk, John Tam, Kenneth Carr, Benedict Singer, Cameron Criswell, Basil Vicky, Dionne Vafeados, Mariana Sanchez, Ho Kim, Susana Torres, Sydney Chan, Shirley Sun, Timothy Spear, Yi Sun, Keelan O’Reilly, John Maris, Nikolaos Sgourakis, Roman Melnyk y Chan Liu.
