Использование искусственных нейронных сетей может сократить время вычислений, необходимое для создания персонализированной вакцины от рака, что в настоящее время является длительным процессом, до менее чем часа, сообщил ТАСС директор Национального исследовательского центра эпидемиологии и микробиологии имени Н. Ф. Гамалеи (Россия) Александр Гинцбург.
«В настоящее время разработка вакцины занимает много времени, поскольку необходимо рассчитать, как выглядит вакцина мРНК, используя матричный метод, в математических терминах. Мы связались с Институтом Иванникова, который будет полагаться на ИИ для выполнения этих расчетов, в результате чего эти процессы займут от получаса до часа».
(Иллюстрация)
Ранее исследователь пояснял ТАСС, что для обучения ИИ необходима тестовая база данных последовательностей от 40 000 до 50 000 опухолей с совместимым распознаванием антигенов, преобразованных в белки или РНК у пациентов. По его словам, это поможет определить, можно ли использовать вакцину в индивидуальном порядке.
Вакцина была разработана в сотрудничестве с несколькими исследовательскими центрами. Доклинические испытания завершены, сообщил генеральный директор ФГБУН «Научно-исследовательский центр радиологии» Минздрава России Андрей Каприн.
Как машинное обучение может помочь в создании вакцин против рака?
Использование искусственного интеллекта при разработке вакцины против рака позволяет проводить персонализированное лечение, но также создает новые проблемы для разработчиков лекарств и регулирующих органов.
Благодаря иммунотерапии разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения могут помочь в обработке данных биопсии раковых клеток для разработки вакцин, нацеленных на конкретные мутации каждого пациента. Возможность воздействовать на определенные мутации у отдельных пациентов не нова, и таргетные противораковые препараты, такие как анти-HER2-препараты и ингибиторы CDK4/6, стали лидерами продаж в отрасли. Однако потенциал ИИ по выявлению неоантигенов в биопсии каждого пациента повысил эффективность этого процесса.
Использование ИИ стало важной темой для обсуждения во многих отраслях, и фармацевтика не является исключением.
(Иллюстрация)
«Мутации, обнаруженные в биопсиях пациентов, можно ввести в алгоритм для прогнозирования того, какие мутации с наибольшей вероятностью будут иммуногенными», — сказал Скотт Эббингауз, вице-президент по клиническим исследованиям в Merck. «Оттуда мы можем синтезировать РНК, кодирующую каждый мутировавший ген рака, адаптированный к иммунной системе. Каждая вакцина будет очень уникальной для каждого человека».
В отличие от методов лечения, разработанных против одного фиксированного антигена, система ИИ будет стремиться улучшить свою способность выбирать неоантигены. Этот алгоритм анализирует генетические мутации, присутствующие в опухоли пациента, и прогнозирует неоантигены, которые с наибольшей вероятностью вызовут иммунный ответ. «Алгоритм способен со временем обучаться, сопоставляя клинические данные и данные об иммуногенности, и, как мы надеемся, совершенствоваться в выборе неоантигенов с высокой клинической активностью», — сказал Кайл Холен, директор по терапевтическим разработкам и онкологии в Moderna.
Еще одна компания, использующая ИИ, — Transgene, которая сотрудничает с корпорацией NEC с целью разработки персонализированных вакцин против рака. Вместо вакцин на основе мРНК компания Transgene работает с вирусными векторами, чтобы научить иммунную систему пациента бороться с определенными мишенями рака.
По мере того, как противораковые вакцины переходят на поздние стадии испытаний, одной из проблем станет регулирование потенциальных продуктов. Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) выпустило руководящий документ, касающийся мультиантигенных вакцин. Агентство заявило, что, возможно, нет необходимости оценивать каждый компонент этих прививок по отдельности с точки зрения безопасности и эффективности. Однако в документе говорится, что этот вопрос будет «рассматриваться в каждом конкретном случае».
Представитель FDA заявил, что «FDA признает потенциал искусственного интеллекта/машинного обучения (ИИ/МО) для ускорения разработки персонализированных методов лечения».
Источник
Комментарий (0)