Искусственный интеллект в борьбе с раком: как созданный AI белок усиливает эффективность Т-клеток

Юридические новости Крипто-кошельки

Иммунная система является мощным механизмом защиты организма от различных заболеваний, включая рак. Одними из ключевых компонентов этой системы выступают Т-клетки — особые белые кровяные тельца, способные распознавать и уничтожать изменённые клетки организма, в том числе и раковые. Однако раковые клетки обладают сложными механизмами уклонения от иммунного надзора, что значительно снижает эффективность естественного иммунного ответа. В новейших исследованиях учёные начали использовать искусственный интеллект (ИИ) для создания специально разработанных белков, которые значительно улучшат способность Т-клеток распознавать и убивать раковые клетки. Такой прорыв открывает новые горизонты в иммунной терапии рака и обещает существенно сократить сроки разработки эффективных лекарственных средств.

Т-клетки взаимодействуют с раковыми клетками через особый комплекс, называемый главным комплексом гистосовместимости (МНС), на поверхности которого демонстрируются фрагменты внутренних белков клетки, включая онкопротеины, характерные для опухоли. Это взаимодействие обычно опосредовано Т-клеточными рецепторами (TCR). Учёные стремятся усилить именно эту связь, чтобы повысить чувствительность Т-клеток к раковым антигенам и усилить их цитотоксическую активность. Однако традиционные методы открытия и проектирования таких белков занимают годы и нередко не дают желаемого результата из-за сложностей молекулярной биологии. Решением этих проблем стало применение искусственного интеллекта.

Специалисты из Технического университета Дании совместно с дата-сайентистами разработали автоматизированную платформу, способную на базе известных структур белков создавать «минибиндеры» — небольшие синтетические белки, имитирующие функцию TCR и способные высокоаффинно связываться с определёнными раковыми антигенами в комплексе с МНС. Использование AI значительно сократило время от идеи до созданного функционального белка — разработка, которая обычно занимает около полутора лет, была выполнена за несколько недель. В качестве экспериментального доказательства концепции исследовательская группа выбрала известный онко-антиген NY-ESO-1, который часто экспрессируется на поверхности меланомных клеток. Благодаря уже известной кристаллической структуре комплекса NY-ESO-1 с МНС, ИИ-платформа смогла сгенерировать множество вариантов минибиндеров с разной структурной конфигурацией. Примечательно, что полученные белки значительно отличались от привычных Т-клеточных рецепторов по своей структуре, демонстрируя новые подходы к молекулярному дизайну.

Следующим этапом стало тестирование связывания этих минибиндеров с МНС в лабораторных условиях. Используя современную систему AlphaFold2 для предсказания белковых структур, учёные выбрали наиболее перспективные варианты и подтвердили их высокую специфичность к антигену. Метод криоэлектронной микроскопии показал, что созданный ИИ-минибиндер способен идеально соединяться с МНС, что подтверждало точность и качество компьютерных предсказаний. Главным достижением стала функциональная проверка: Т-клетки, модифицированные с помощью генетической инженерии для экспрессии этого минибиндера на своей поверхности, продемонстрировали значительно усиленное уничтожение раковых клеток, несущих NY-ESO-1. Такая эффективность была заметно выше, чем у естественных нефизиологических Т-клеток, что делает этот подход крайне перспективным для разработки новых видов иммунотерапии.

Чтобы проверить универсальность платформы, команда учёных взялась за более сложную задачу: проектирование минибиндеров для распознавания мутировавшего неоантигена метастатической меланомы, структуру которого в комплексе с МНС ранее не удавалось определить экспериментально. К удивлению исследователей, алгоритмы ИИ справились и с этим заданием, породив белки, которые успешно связывались с целевым антигеном и в лабораторных условиях проявляли обещающие свойства. Это открытие — не просто технологический триумф, оно имеет мощный потенциал для ускорения разработки клеточных и молекулярных препаратов, которые можно будет использовать в лечении различных видов рака. Ключевым преимуществом является возможность создавать белки на заказ под конкретные рецепторы и антигены, что открывает путь к персонализированной терапии под индивидуальный профиль опухоли каждого пациента. Использование ИИ в сфере медицины и биологии стремительно развивается, и данный проект служит ярким примером синергии искусственного интеллекта и биомедицины.

Способность автоматически генерировать большие библиотеки высокоспецифичных белков, которые ранее могли быть доступны только после длительных и затратных циклов лабораторного поиска, значительно повышает скорость и снижает стоимость разработки новых препаратов. Кроме онкологии, такие белки могут быть применены и в других сферах медицины. Например, учёные предупреждают о потенциале разрабатывать минибиндеры для подавления избыточной иммунной реакции в аутоиммунных заболеваниях, блокируя взаимодействие МНС с Т-клетками. Это направление пока остаётся в зачаточном состоянии, но уже привлечено внимание исследовательского сообщества. Мнение экспертов индустрии подтверждает значимость работы.