Naukowcy z MIT dokonali znacz\u0105cego prze\u0142omu, wykorzystuj\u0105c moc sztucznej inteligencji do tworzenia bardziej wydajnych nanocz\u0105steczek do dostarczania szczepionek i terapii opartych na RNA. Ten skok naprz\u00f3d mo\u017ce przyspieszy\u0107 rozw\u00f3j metod leczenia r\u00f3\u017cnych schorze\u0144, od chor\u00f3b zaka\u017anych po zaburzenia metaboliczne, takie jak cukrzyca i oty\u0142o\u015b\u0107.<\/p>\n
Szczepionki RNA, takie jak te stosowane w walce z COVID-19, zale\u017c\u0105 od nanocz\u0105stek lipidowych (LNP) w celu bezpiecznego dostarczania materia\u0142u genetycznego do kom\u00f3rek. Chocia\u017c nanocz\u0105steczki te odgrywaj\u0105 istotn\u0105 rol\u0119 w zapewnieniu, \u017ce RNA dotrze do celu bez uszkodze\u0144, tworzenie najskuteczniejszych LNP tradycyjnie by\u0142o powolnym, \u017cmudnym procesem. Jednak zesp\u00f3\u0142 MIT, w innowacyjnym posuni\u0119ciu, omin\u0105\u0142 to w\u0105skie gard\u0142o przy u\u017cyciu sztucznej inteligencji.<\/p>\n
Trenuj\u0105c model uczenia maszynowego na zbiorze tysi\u0119cy wcze\u015bniej wypr\u00f3bowanych formu\u0142 LNP, stworzyli system zdolny do przewidywania nowych i bardziej wydajnych kombinacji - system, kt\u00f3ry nazwali COMET. Model ten nie ogranicza si\u0119 tylko do poprawy wydajno\u015bci, ale mo\u017ce nawet sugerowa\u0107 formu\u0142y dostosowane do okre\u015blonych typ\u00f3w kom\u00f3rek i zawieraj\u0105ce nowe materia\u0142y w celu zwi\u0119kszenia wydajno\u015bci.<\/p>\n
Zesp\u00f3\u0142 opracowa\u0142 COMET, model uczenia maszynowego, czerpi\u0105c inspiracj\u0119 z tej samej architektury transformatora, kt\u00f3ra nap\u0119dza du\u017ce modele j\u0119zykowe, takie jak ChatGPT. Zadaniem COMET by\u0142o zrozumienie, w jaki spos\u00f3b r\u00f3\u017cne sk\u0142adniki chemiczne w nanocz\u0105steczce oddzia\u0142uj\u0105 na siebie, dyktuj\u0105c, jak skutecznie mo\u017ce ona dostarcza\u0107 RNA do kom\u00f3rek. Jak wyja\u015bnia Alvin Chan, by\u0142y postdoc MIT i wsp\u00f3\u0142autor tego prze\u0142omowego badania, \"COMET uczy si\u0119, w jaki spos\u00f3b te sk\u0142adniki \u0142\u0105cz\u0105 si\u0119, aby wp\u0142ywa\u0107 na skuteczno\u015b\u0107 dostarczania\".<\/p>\n
Do szkolenia COMET wykorzystano oko\u0142o 3000 preparat\u00f3w LNP. Ka\u017cda z nich zosta\u0142a metodycznie przetestowana w laboratorium, aby oceni\u0107 jej skuteczno\u015b\u0107 w dostarczaniu mRNA do kom\u00f3rek, umo\u017cliwiaj\u0105c modelowi rozpoznanie wzorc\u00f3w i przewidywanie bardziej skutecznych formu\u0142. Po przetestowaniu w wyhodowanych w laboratorium kom\u00f3rkach sk\u00f3ry myszy, przewidywane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 LNP wykaza\u0142y imponuj\u0105ce wyniki, przewy\u017cszaj\u0105c wiele istniej\u0105cych opcji, w tym niekt\u00f3re obecnie u\u017cywane komercyjnie, co stanowi znacz\u0105cy moment w wykorzystaniu sztucznej inteligencji do przyspieszenia bada\u0144 biomedycznych.<\/p>\n
Po zweryfikowaniu precyzji modelu, zesp\u00f3\u0142 podj\u0105\u0142 si\u0119 zbadania bardziej z\u0142o\u017conych kwestii, takich jak to, czy model mo\u017ce przewidywa\u0107 preparaty zawieraj\u0105ce dodatkowy pi\u0105ty sk\u0142adnik, taki jak rozga\u0142\u0119zione poli-beta-aminoestry (PBAE). Polimery te okaza\u0142y si\u0119 obiecuj\u0105ce w samodzielnym dostarczaniu kwas\u00f3w nukleinowych. W odpowiedzi COMET zosta\u0142 przeszkolony na dodatkowym zestawie oko\u0142o 300 LNP zawieraj\u0105cych PBAE i z powodzeniem zasugerowa\u0142 nowe, bardziej wydajne kombinacje. Osi\u0105gni\u0119cie to ponownie podkre\u015bli\u0142o wszechstronno\u015b\u0107 modelu, kt\u00f3ry zacz\u0105\u0142 przewidywa\u0107 LNP zoptymalizowane pod k\u0105tem okre\u015blonych typ\u00f3w kom\u00f3rek, w tym kom\u00f3rek Caco-2 pochodz\u0105cych z raka jelita grubego.<\/p>\n
Kolejn\u0105 przeszkod\u0105, z kt\u00f3r\u0105 zmierzy\u0142 si\u0119 zesp\u00f3\u0142 badawczy, by\u0142o zapewnienie stabilno\u015bci LNP podczas przechowywania. COMET zosta\u0142 wykorzystany do przewidywania, kt\u00f3re preparaty mog\u0105 najlepiej wytrzyma\u0107 liofilizacj\u0119 - technik\u0119 liofilizacji stosowan\u0105 w celu przed\u0142u\u017cenia okresu trwa\u0142o\u015bci wielu lek\u00f3w. Model zidentyfikowa\u0142 stabilnych kandydat\u00f3w, demonstruj\u0105c swoj\u0105 u\u017cyteczno\u015b\u0107 w rzeczywistych zastosowaniach.<\/p>\n
Badania stanowi\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 szerszej inicjatywy, prowadzonej przez MIT i wspieranej finansowo przez ameryka\u0144sk\u0105 Agencj\u0119 Zaawansowanych Projekt\u00f3w Badawczych w dziedzinie Zdrowia (ARPA-H). Celem jest opracowanie po\u0142ykalnych urz\u0105dze\u0144 zdolnych do doustnego podawania terapii RNA, dzi\u0119ki czemu b\u0119d\u0105 one bardziej dost\u0119pne i \u0142atwe w u\u017cyciu. Giovanni Traverso, starszy autor badania i profesor nadzwyczajny in\u017cynierii mechanicznej na MIT, przyznaje, \u017ce \"maksymalizacja wydajno\u015bci dostarczania ma kluczowe znaczenie dla wytworzenia wystarczaj\u0105cej ilo\u015bci bia\u0142ka terapeutycznego w organizmie\". Pochwala r\u00f3wnie\u017c fakt, \u017ce \"to podej\u015bcie oparte na sztucznej inteligencji pozwala nam bada\u0107 nowe formu\u0142y szybciej i skuteczniej ni\u017c kiedykolwiek wcze\u015bniej\". Podejmuj\u0105c kolejne wyzwanie, zesp\u00f3\u0142 w\u0142\u0105cza teraz te zaprojektowane przez AI nanocz\u0105steczki do eksperymentalnych metod leczenia oty\u0142o\u015bci i cukrzycy.<\/p>\n
Te pionierskie badania by\u0142y mo\u017cliwe dzi\u0119ki hojnemu finansowaniu przez GO Nano Marble Center w Koch Institute, Karl van Tassel Career Development Professorship, MIT Department of Mechanical Engineering, Brigham and Women's Hospital oraz ARPA-H. Wi\u0119cej informacji na temat tej innowacji mo\u017cna znale\u017a\u0107 w oryginalnym artykule na stronie MIT News<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Researchers at MIT have made a significant breakthrough, utilizing the power of artificial intelligence to craft more efficient nanoparticles for delivering RNA-based vaccines and therapies. This leap forward could supercharge the development of treatments for a variety of conditions, spanning from infectious diseases to metabolic disorders such as diabetes and obesity. RNA vaccines, like the ones employed to combat COVID-19, depend on lipid nanoparticles (LNPs) to safely deliver genetic material into cells. Although these nanoparticles play an essential role in ensuring the RNA reaches its target unharmed, creating the most effective LNPs has traditionally been a slow, painstaking process. However, […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":6789,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46],"tags":[],"class_list":["post-6788","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6788","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6788"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6788\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6789"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6788"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6788"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6788"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}