ИИ научился создавать вакцины против COVID-19: что показали первые испытания на людях

Как работает технология "суперантигена"?

Традиционные вакцины обычно создаются на базе конкретных штаммов вирусов, которые уже циркулируют среди населения. Из-за этого медикам приходится постоянно догонять инфекцию, регулярно обновляя состав препаратов.

Кембриджский подход полностью меняет эту модель благодаря ИИ:

Глобальный анализ. Алгоритмы машинного обучения проанализировали генетические данные вирусов, собранные системами эпидемиологического надзора по всему миру.

Поиск общих черт. ИИ обнаружил стабильные, неизменные компоненты, которые были общими для целых семейств вирусов.

Создание "суперантигена". На основе собранных данных компьютер спроектировал синтетический антиген, способный запускать иммунный ответ против широкого спектра родственных патогенов - даже тех, которые еще не существуют в природе или не зафиксированы у людей.

Кейсы

Начальный этап проекта сосредоточили на универсальной вакцине против сарбековирусов. Во время первой фазы клинических исследований в научных центрах Саутгемптона и Кембриджа препарат протестировали на 39 здоровых добровольцах в возрасте от 18 до 50 лет.

Анализы показали, что организм подопытных успешно выработал антитела не только к SARS-CoV-2 (возбудителю COVID-19) и классическому SARS, но и к родственным коронавирусам летучих мышей, которые имеют потенциал для перехода на человека.

Что усовершенствовали?

Кроме передового генетического наполнения, разработчики изменили и способ введения препарата. Вместо классических шприцев в испытаниях использовали безыгольную систему микрофлюидной струйной инъекции.

Препарат проникает под кожу под давлением с помощью сверхтонкой струи жидкости, а это значительно упростит проведение будущих массовых кампаний по вакцинации и минимизирует дискомфорт для пациентов.

"Мы превратили разработку вакцин из реактивной в перспективную, защищенную от вызовов будущего. Наши препараты будут продолжать обеспечивать защиту даже тогда, когда вирусы будут мутировать в новые штаммы", - отметил профессор Джонатан Хини из Кембриджского университета.

Перспективы

Универсальность платформы заключается в том, что аналогичный метод компьютерного дизайна суперантигенов можно масштабировать на другие опасные семейства вирусов, включая грипп и лихорадку Эбола.

Вместо точечной защиты от одного конкретного варианта вируса медицина получит оружие против целых вирусных линий.

Сейчас разработку готовят к более масштабной второй фазе клинических исследований. Ученым необходимо проверить продолжительность сформированного иммунитета на большей и разнообразной группе людей, прежде чем платформу одобрят для массового практического использования.