⚙️ Алгоритм машинного обучения создал синтетическую мишень сразу против целого семейства коронавирусов — включая штаммы, которых ещё не существует. Первая фаза клинических испытаний завершена успешно. Разбираем, как это работает и почему меняет логику вакцинологии.
Учёные Кембриджского университета и компании DIOSynVax завершили первую фазу клинических испытаний вакцины, чью ключевую конструкцию разработал алгоритм машинного обучения. В исследовании участвовали 39 здоровых добровольцев. Препарат показал безопасность и не вызвал значимых побочных эффектов. Результаты опубликованы в журнале Journal of Infection. Проект финансировал британский Innovate UK.
Почему традиционные вакцины всегда опаздывают
Стандартная логика вакцинологии десятилетиями остаётся неизменной: в препарат помещают фрагмент известного вируса, иммунная система его запоминает и при встрече с возбудителем даёт отпор. Проблема — в скорости вирусной эволюции. Вирус мутирует, появляются новые штаммы, формулу приходится переписывать заново, иногда ежегодно.
Научный руководитель проекта Джонатан Хини охарактеризовал этот процесс как погоню собаки за собственным хвостом. Именно эту проблему призван решить новый подход.
Как алгоритм сконструировал суперантиген
Вместо фрагмента реального вируса команда использовала синтетическую мишень — суперантиген, созданный алгоритмом машинного обучения. Алгоритм обработал весь накопленный массив геномных данных из программ вирусного надзора по всему миру и выявил признаки, общие для целого семейства коронавирусов — включая разновидности, не перешедшие на человека.
В ходе испытания препарат вызвал иммунный ответ к SARS-CoV-2, его предшественнику SARS и родственным вирусам летучих мышей. Фактически вакцина готовит иммунную систему к угрозам, которых ещё не существует.
Как вводили препарат и что впереди
Вакцина является ДНК-препаратом. Вводили её без иглы — тонкой струей через кожу, что дополнительно снижает барьер для тех, кто избегает инъекций.
Первая фаза испытаний проверяет прежде всего безопасность на небольшой группе. Подтверждение эффективности — задача второй фазы на более широкой выборке. Авторы считают подход применимым к другим вирусным семействам: Эболе, гриппу и потенциальным источникам будущих пандемий.
Kineiro.ru автоматизирует адаптацию таких материалов под Telegram, ВКонтакте, Одноклассники, Яндекс Дзен и др. — позволяя редакциям публиковать сложный научный контент на всех площадках без ручной переработки.
Новая роль ИИ в медицинской науке
До сих пор искусственный интеллект в биомедицине чаще выступал инструментом анализа: ускорял поиск закономерностей, обрабатывал данные. В этом случае роль принципиально иная — алгоритм выступил автором решения, сформулировав задачу так, как традиционный подход не формулировал.
Первая фаза пройдена. Синтетический антиген, созданный машиной, вызвал иммунный ответ к вирусам, которых ещё нет в человеческой популяции. Насколько устойчивой окажется эта защита — покажет следующий этап испытаний. Но сама постановка задачи уже изменилась.