Всего год назад биологи впервые создали полностью новое антитело, опираясь не на привычные лабораторные методы, а на расчеты искусственного интеллекта. Тогда эти молекулы были скорее демонстрацией возможностей, чем реальными кандидатами в лекарства. Теперь ситуация меняется: сразу несколько научных групп и компаний заявили, что ИИ-разработанные антитела впервые обладают свойствами, достаточными для выхода в клинические испытания. Результаты опубликованы в Nature.
Почему ИИ так важен для разработки антител
Традиционный путь поиска антител напоминает перебор тысячи ключей в надежде найти тот, что подойдет к нужному замку. Ученые отбирают случайные молекулы и проверяют, способны ли они прочно связываться с мишенью — например, с белком вируса или рецептором, участвующим в заболевании. Бывает, что подходящих вариантов просто нет.
ИИ меняет подход. Теперь исследователи могут заранее указать желаемую цель — участок белка, к которому антитело должно «пристать» с максимальной точностью. Алгоритм подбирает структуру, которая подходит под эту задачу на уровне отдельных атомов.
«Конструирование под руководством ИИ обещает атомарную точность», — отмечает Сердж Бисвас, глава Nabla Bio.
Такая точность позволяет создавать молекулы, которые в природе практически не встречаются, но при этом обладают нужными лечебными свойствами.
Прорыв в моделировании сложных участков антител
Главная трудность разработки антител с помощью ИИ заключалась в том, что ключевые участки этих молекул — гибкие петли, которыми антитело «узнает» свою цель, — очень сложно предсказать. Они подвижны и нередко принимают разные формы.
Обновленные модели, включая улучшенную версию AlphaFold, научились значительно точнее моделировать такие структуры. Это стало переломным моментом.
В октябре группа Габриэле Корсо представила модель BoltzGen, которая позволила создавать «нанотела» — миниатюрные антитела, похожие на те, что встречаются у акул и верблюдов. За несколько десятков попыток исследователи получили молекулы, способные эффективно связываться с белками, участвующими в раке, вирусных инфекциях и других заболеваниях.
Параллельно команды из Стэнфорда, Arc Institute и лаборатории Дэвида Бейкера сообщили о своем прогрессе. Все они показали, что ИИ теперь может проектировать не только нанотела, но и полноразмерные антитела — такие же, какие используют фармкомпании.
Первые молекулы, приближающиеся к лекарственным стандартам
Компании Nabla и Chai Discovery уже заявили, что создали антитела, которые в лабораторных тестах ведут себя как коммерческие препараты. Отдельные конструкции смогли распознавать цели, которые считаются почти недоступными для классических методов. Среди них — GPCR, рецепторы, играющие ключевую роль в передаче сигналов в клетках.
Некоторые ИИ-разработанные антитела показали важные лекарственные свойства: устойчивость в растворе, высокую концентрацию без агрегации и точечное распознавание нужной мишени.
Ученые, однако, призывают к осторожности. Последовательности этих антител пока не опубликованы, и независимые исследователи не могут проверить заявленные результаты. Но сам факт появления таких заявлений показывает, насколько быстро движется область.
Когда начнутся испытания на людях
Первые клинические испытания препаратов, созданных с помощью ИИ, уже начались. Компания Generate Biomedicine запустила клиническое исследование антитела против тяжелой астмы — правда, алгоритмы в этом случае не создавали молекулу с нуля, а улучшали уже существующую, повышая прочность связывания и стабильность.
Пока что остаются вопросы. Важнейший — как организм воспримет полностью новую молекулу, созданную ИИ: будет ли она безопасной, не вызовет ли нежелательных иммунных реакций. По словам Бисваса, нет признаков того, что такие антитела отличаются от традиционных, однако перед испытаниями потребуются дополнительные проверки.
Кроме того, исследователи еще не полностью понимают, какие цели лучше всего подходят для ИИ-сконструированных антител. Возможно, алгоритмы помогут «взломать» те белки, против которых ученые десятилетиями не могли создать эффективные препараты.
Новая эпоха в биомедицине
Создание антител по запросу — почти как написание программы — открывает путь к лекарствам, которые раньше считались невозможными. Теперь, когда «кнопка генерации» действительно работает, ученые могут сосредоточиться на самых сложных задачах: проникновении лекарств в мозг, комбинированных мишенях или редких заболеваниях, где традиционные методы бессильны.
«Теперь, когда у нас есть возможность генерировать антитела одним нажатием кнопки, мы можем уделять больше времени этим передовым проблемам», — подчеркивает Бисвас.
ИИ не просто ускоряет разработку лекарств. Он меняет саму логику поиска — и, возможно, уже в ближайшие годы первые полностью созданные алгоритмами препараты появятся в клиниках.
Новый «умный инсулин» спасет диабетиков от приступов гипогликемии
Разработан способ выращивать «курьеров» для доставки лекарств прямо в клетки
Подписывайтесь и читайте «Науку» в Telegram