ИИ поможет определять новые цели для иммунотерапии

Такие открытия могут быть интегрированы в другие ИИ-модели для определения более эффективных методов иммунотерапии.
Автор: Владислав Дегтярёв , Редактор Фото: © A. Krivonosov
В мире

Исследовательская группа из Кливлендской клиники и IBM опубликовала методику, разработанную с использованием искусственного интеллекта (ИИ), для обнаружения новых мишеней в иммунотерапии. Эта команда совместно работала над созданием как контролируемых, так и неконтролируемых моделей ИИ для выявления молекулярных особенностей пептидных антигенов — малых частей белков, которые используются иммунными клетками для определения угроз.

По сообщению Центральной Службы Новостей, десятилетиями ученые изучали методы идентификации антигенов и их использования в борьбе с раковыми и инфицированными вирусами клетками. Этот процесс был сложным, так как антигенные пептиды взаимодействуют с иммунными клетками, основываясь на уникальных характеристиках поверхности клеток, и до недавнего времени был плохо изучен.

Исследования сталкивались с проблемой большого количества переменных, влияющих на распознавание этих мишеней иммунной системой. Определение этих переменных требовало значительных усилий и времени при использовании традиционных методов вычислений, что делало существующие модели ограниченными и иногда неточными.

Исследование показало, что модели ИИ, учитывающие динамику изменения формы молекул, могут точно предсказывать взаимодействие иммунной системы с целевыми антигенами. Благодаря этим моделям исследователи могут лучше понять ключевые процессы для разработки иммунотерапевтических методов, таких как вакцинация и модификация иммунных клеток. Эти находки могут быть интегрированы в другие модели ИИ для определения более эффективных целей иммунотерапии.