El director del Centro Nacional de Investigación de Epidemiología y Microbiología Gamaleya (Rusia), Alexander Gintsburg, dijo a TASS que el uso de redes neuronales artificiales puede acortar el tiempo de computación necesario para crear una vacuna. La oncología personalizada, que actualmente es un proceso largo, se reduce a Menos de una hora.
"Hoy en día, diseñar una vacuna lleva mucho tiempo porque hay que calcular el aspecto de una vacuna de ARNm, utilizando el método de la matriz, en términos matemáticos. Nos hemos puesto en contacto con el Instituto Ivannikov, que se basará en la inteligencia artificial para realizar este cálculo". , lo que tardaría entre media hora y una hora."
(Ilustración)
Anteriormente, el investigador explicó a TASS que se necesita una base de datos de prueba compuesta por secuencias de 40.000 a 50.000 tumores, con reconocimiento compatible de antígenos, convertidos en proteínas o ARN en pacientes humanos, para entrenar a la IA. Esto ayudará a determinar si la vacuna se puede utilizar de forma individual, dijo.
La vacuna se desarrolló en colaboración con varios centros de investigación. Se han completado los ensayos preclínicos, dijo Andrey Kaprin, director general del Centro de Investigación de Radiología del Ministerio de Salud de Rusia.
¿Cómo puede el aprendizaje automático ayudar a producir vacunas contra el cáncer?
El uso de inteligencia artificial en el desarrollo de vacunas contra el cáncer permite un tratamiento personalizado, pero también plantea nuevos desafíos para los desarrolladores y reguladores de medicamentos.
Con la inmunoterapia, los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden ayudar a procesar datos de biopsias de cáncer para diseñar vacunas dirigidas a las mutaciones específicas de cada paciente. La capacidad de atacar mutaciones específicas para pacientes individuales no es nueva; los medicamentos específicos contra el cáncer, como los tratamientos anti-HER2 y los inhibidores de CDK4/6, se han convertido en un producto de gran éxito en la industria. Sin embargo, el potencial de la IA para identificar neoantígenos a partir de la biopsia de cada paciente ha aumentado la eficiencia de este proceso.
El uso de IA se ha convertido en un tema importante de debate en muchas industrias, y la farmacéutica no es una excepción.
(Ilustración)
Las mutaciones detectadas en las biopsias de los pacientes se pueden introducir en un algoritmo para predecir qué mutaciones tienen más probabilidades de ser inmunogénicas, dijo Scott Ebbinghaus, vicepresidente de investigación clínica de Merck. "De ese modo, podemos sintetizar el ARN que codifica cada gen cancerígeno mutado, adaptado a las necesidades de cada paciente". sistema inmunológico. Cada vacuna será muy específica para cada individuo".
A diferencia de los tratamientos que se han desarrollado contra un único antígeno fijo, el sistema de IA buscará mejorar su capacidad para seleccionar neoantígenos. Este algoritmo analiza las mutaciones genéticas presentes en el tumor de un paciente y predice los neoantígenos con mayor probabilidad de provocar una respuesta inmune. “El algoritmo tiene la capacidad de aprender con el tiempo mediante el emparejamiento de datos clínicos y de inmunogenicidad, y esperamos que mejore”, dijo Kyle Holen, director de desarrollo terapéutico y oncología de Moderna. “Más en la selección de neoantígenos con alta actividad clínica”.
Otra empresa que utiliza IA es Transgene, que se está asociando con NEC Corporation para diseñar vacunas personalizadas contra el cáncer. En lugar de vacunas de ARNm, Transgene está trabajando con vectores virales para entrenar el sistema inmunológico del paciente a combatir objetivos específicos del cáncer.
A medida que las vacunas contra el cáncer pasan a ensayos de etapas más avanzadas, uno de los desafíos será regular los productos potenciales. La Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA) publicó un documento de orientación que aborda las vacunas multiantígenos. La agencia dijo que tal vez no sea necesario evaluar por separado cada componente de estas vacunas en términos de seguridad y eficacia. Sin embargo, el documento afirma que esto se “considerará caso por caso”.
La FDA “reconoce el potencial de la inteligencia artificial/aprendizaje automático (IA/ML) para acelerar el desarrollo de tratamientos personalizados”, dijo un portavoz de la FDA.
Fuente
Kommentar (0)