ხელოვნური ინტელექტის (AI) მიერ დაპროექტებული მსოფლიოში პირველი ვაქცინა

კემბრიჯის უნივერსიტეტის მკვლევრებმა ახლახან შექმნეს ხელოვნური ინტელექტის (AI) მიერ დაპროექტებული მსოფლიოში პირველი ვაქცინა და ის ადამიანებზე წარმატებით გამოცადეს. ვაქცინა შეიქმნა სარბეკოვირუსების (sarbecovirus) ოჯახის ვირუსებისგან დასაცავად, რომელშიც შედის როგორც SARS-ი, ასევე SARS-CoV-2 — ვირუსი, რომელიც იწვევს COVID-ს. Medical News Today ესაუბრა ვირუსოლოგსა და AI მეცნიერს, რათა განეხილათ ვაქცინის უსაფრთხოება, ეფექტიანობა და ის, თუ როგორ შეუძლია AI-ს მეცნიერებს უნივერსალური ვაქცინების შემუშავებაში დაეხმაროს. კემბრიჯის უნივერსიტეტის მეცნიერების მიერ ხელოვნური ინტელექტის (AI) მეშვეობით დაპროექტებულმა მსოფლიოში პირველმა ადამიანის ვაქცინამ საწყისი ტესტირება წარმატებით გაიარა და ამჟამად დამატებით შემოწმებას გადის.

ის, რაც ამ ვაქცინას ტრადიციული ვაქცინებისგან განსხვავებულს ხდის, არის ის, რომ არსებულ შტამებზე რეაგირების ნაცვლად, ის საპროგნოზო (პრედიქტიულ) დიზაინს იყენებს.

ამის მისაღწევად, მეცნიერებმა გამოიყენეს AI მრავალი კორონავირუსის გასაანალიზებლად, რათა შეექმნათ „სუპერ ანტიგენი“. ამ სუპერ ანტიგენით მათ შეძლეს სამიზნეში ამოეღოთ კორონავირუსების ოჯახის ვირუსების საერთო მახასიათებლები და, გარკვეული აზრით, წინასწარ დაეცვათ ვაქცინა კორონავირუსის მიმდინარე და მომავალი მუტაციებისგან.

ვაქცინას ასევე აქვს უნემსო კონსტრუქცია — ის იყენებს სპეციალიზებულ ჭავლურ ინჟექტორს PharmaJet Tropis სისტემის მეშვეობით. ტრადიციული ლითონის შპრიცით კანის ჩხვლეტის ნაცვლად, ის სითხის დინამიკას იყენებს ვაქცინის ინგრედიენტების ზუსტად იმ ადგილას მისაწოდებლად, სადაც საჭიროა.

თუმცა, ტექნოლოგია მაინც მაღალექსპერიმენტულად რჩება, ხოლო პირველ კლინიკურ კვლევაში ადამიანებზე მხოლოდ 39 ადამიანი მონაწილეობდა.

კვლევის შედეგები გამოქვეყნდა ჟურნალში Journal of Infection.

იმის გასაშიფრად, თუ რას ნიშნავს ეს კვლევა ვაქცინების შემუშავების მომავლისთვის და როგორ მუშაობს ეს ტექნოლოგია, Medical News Today ესაუბრა ორ ექსპერტს, რომლებიც არ მონაწილეობდნენ კვლევაში:

მონიკა განდის (Monica Gandhi, MD, MPH) — ინფექციურ დაავადებათა სპეციალისტსა და სან-ფრანციformatting-ს კალიფორნიის უნივერსიტეტის მედიცინის პროფესორს, და მარკ ბუბნოვსკის (Marc Boubnovski) — Novo Nordisk-ის AI უფროს მეცნიერს.

რას აჩვენებს 1-ელი ფაზის კვლევის შედეგები კვლევა მცირე მასშტაბის იყო, სულ 39 მონაწილით, და მისი მიზანი ვაქცინის უსაფრთხოების შემოწმება გახლდათ. ამჟამად მიმდინარეობს მეორე კვლევა 200 მონაწილის ჩართულობით, რათა დადგინდეს, რამდენად ეფექტიანია ის.

ვაქცინამ ადამიანებში წარმოქმნა ის, რაც მეცნიერებმა აღწერეს, როგორც „ზომიერი“ იმუნური პასუხი. ეს, თაგვებში მიღებულ უფრო მაღალ შედეგთან შედარებით, აჩვენებს, რომ ნამდვილი გამოცდა იქნება ის, შეძლებს თუ არა იგი ძლიერი და ხანგრძლივი იმუნური პასუხის აღძვრას ადამიანთა მრავალფეროვან პოპულაციაში.

„კვლევამ მიაღწია იმას, რისთვისაც პირველი ფაზის კვლევებია განკუთვნილი: ადრეულ უსაფრთხოებასა და აუტანლობას. მან ასევე აჩვენა გარკვეული მტკიცებულება იმისა, რომ დიზაინს შეუძლია პასუხების კონცენტრირება სარბეკოვირუსის დაცულ (კონსერვირებულ) რეგიონებზე,“ — განაცხადა ბუბნოვსკიმ.

მან ასევე გაიმეორა, რომ ვაქცინამ ბევრად უფრო დიდი მასშტაბის კვლევები უნდა გაიაროს, სანამ მას რეალური სამყაროსთვის უსაფრთხოდ და ეფექტიანად მიიჩნევენ.

„[კვლევას] ჯერ არ უჩვენებია ისეთი ძლიერი, ფართო იმუნური პასუხი, რომელიც გენდომებოდათ, სანამ მას დამცავ, უნივერსალურ კორონავირუსის ვაქცინას უწოდებდეთ,“ — თქვა ბუბნოვსკიმ.

იმავდროულად, განდიმ ხაზი გაუსვა მნიშვნელოვან ფაქტს SARS-CoV-2-ის წინააღმდეგ ინდივიდუალური და კოლექტიური იმუნიტეტის შესახებ.

„არ გავკვირვებულვარ, რომ პოპულაციას [კვლევაში] უკვე ჰქონდა კარგი იმუნური პასუხი SARS-CoV-2-ზე კვლევის ჩატარების მომენტისთვის. COVID-19-ის პანდემია 2020 წელს დაიწყო და პლანეტის ფაქტობრივად ყველა ზრდასრულ ადამიანს უკვე ჰქონდა შეხება ვირუსთან, რამაც ძლიერი იმუნური პასუხი ჩამოაყალიბა, ან მიღებული აქვს ვაქცინა,“ — აღნიშნა მან.

როგორ დაპროექტდა ეს AI ვაქცინა? „გამოთვლითი დიზაინის პლატფორმა დახვეწილი და ამბიციურია, თუმცა ნაშრომი არ გვძლევს საშუალებას განვსაჯოთ, არის თუ არა თავად AI ალგორითმი გამორჩეულად დაწინაურებული ანტიგენის დიზაინის სხვა თანამედროვე მეთოდებთან შედარებით,“ — განუცხადა ბუბნოვსკიმ MNT-ს.

„ეს არ არის 'წმინდა AI' იმ გაგებით, რომ სისტემა თავად ქმნის ვაქცინას დასაწყისიდან ბოლომდე. ეს უფრო ვაქცინების კომპიუტერული ინჟინერიაა,“ — განმარტა მან.

„მკვლევრებმა გამოიყენეს გამოთვლითი ბიოლოგია მონათესავე კორონავირუსების შესადარებლად, სპაიკ-ცილის რეცეპტორებთან დამაკავშირებელი დომენის დაცული ნაწილების იდენტიფიცირებისთვის და სინთეზური ანტიგენის შესაქმნელად, რომლის მიზანია იმუნური სისტემის ფოკუსირება ამ ვირუსების ოჯახის საერთო სუსტ წერტილებზე,“ — განაგრძო მან.

„კომპიუტერი ეხმარება კანდიდატების გენერირებასა და პრიორიტეტიზაციაში, თუმცა საბოლოო სიტყვა მაინც ბიოლოგიას ეკუთვნის ლაბორატორიული ტესტირების, ცხოველებზე კვლევებისა და ადამიანთა კლინიკური კვლევების მეშვეობით,“ — დასძინა მან.

ვაქცინაზე ინტელექტუალურ საკუთრებას ფლობენ DIOSynVax Ltd, რეგენსბურგის უნივერსიტეტი და Cambridge Enterprise Ltd.

ვაქცინის შექმნა ვირუსისთვის, რომელიც ჯერ არ არსებობს? ბუბნოვსკიმ მოუწოდა სიფრთხილისკენ, რათა არ მოხდეს AI-ით დაპროექტებული ვაქცინების იმ უნარების ზედმეტად ინტერპრეტირება, რომლებიც ჯერ უცნობი ვირუსებისგან დაცვას ეხება. მეცნიერება აჩვენებს, რომ AI იყენებს ნიმუშების (პატერნების) მოწინავე ამოცნობას იმის განსასაზღვრად, თუ როგორ მოქმედებენ კონკრეტული ოჯახის ვირუსები.

„[ამ ტექნოლოგიას] არ შეუძლია შექმნას გარანტირებული ვაქცინა სრულიად უცნობი ვირუსისთვის. მას შეუძლია შექმნას ვაქცინა მონათესავე ვირუსების ოჯახის წინააღმდეგ. სწორედ därför უნდა იყოს პრეტენზია შეზღუდული. ეს ლოგიკურია მომავალი მონათესავე ვარიანტებისთვის ან მონათესავე ვირუსებისთვის, და არა სრულიად არამონათესავე ახალი პათოგენისთვის,“ — გაუსვა ხაზი მან.

განდიმ განმარტა, თუ როგორ დასახეს მეცნიერებმა სამიზნე ვაქცინისთვის.

„[კვლევა] იმით იყო დამაიმედებელი, რომ იმუნური პასუხები წარმოიქმნა SARS-ის, SARS-CoV-2-ისა და მონათესავე სარბეკო-კორონავირუსების მიმართ ამ AI-ით შექმნილი ვაქცინით, რადგან თითოეული ვირუსის საერთო ელემენტები სწრაფად დადგინდა AI პლატფორმის მიერ, ხოლო შემდეგ შეიქმნა ვაქცინა ამ საერთო ელემენტების წინააღმდეგ. სწორედ ასე შეუძლია ამ ტექნოლოგიას შექმნას ვაქცინა ვირუსის წინააღმდეგ, რომელიც ჯერ არ არსებობს,“ — თქვა მან.

განდის თქმით, ვაქცინა, რომელსაც შეუძლია იმუნური პასუხის გენერირება კორონავირუსების საერთო ელემენტების მიმართ, დაეხმარება უფრო ფართო დაცვის უზრუნველყოფას, „იმ ვირუსების ჩათვლითაც კი, რომლებიც ბუნებაში ჯერ არ განვითარებულან“.

„ამ ელემენტებს 'დაცულს' (კონსერვირებულს) უწოდებენ და ეს უბრალოდ ნიშნავს იმას, რომ ისინი ვირუსების ისეთ ნაწილებს წარმოადგენენ (ხშირად ვირუსის სიღრმეში დამალულს), რომლებიც იდენტურია სხვადასხვა სახეობებში, ან საერთოა, და დიდად არ იცვლება მაშინაც კი, როდესაც ახალი კორონავირუსი ჩნდება,“ — თქვა მან.

და შეძლებს თუ არა ვაქცინის ეს ტექნოლოგია დახმარებას სხვა დაავადებების წინააღმდეგ? ამ ვაქცინის უკან მდგომი მკვლევრები ამჟამად იყენებენ იმავე AI ტექნოლოგიას გრიპისა (flu) და ებოლას უნივერსალური ვაქცინების შესამუშავებლად.

„თუ ვიცით, რომ გრიპის ვირუსები და კორონავირუსები არის ვირუსების ის ორი ტიპი, რომელთაც ყველაზე დიდი პანდემიური პოტენციალი აქვთ, რადგან ისინი ადვილად გადაეცემა ადამიანს ადამიანისგან სასუნთქი გზებით, ვიცით, რომ ახალი კორონავირუსი (როგორიც იყო SARS-CoV-2 2020 წელს) შეიძლება ძალიან საშიში იყოს იმუნიტეტის არმქონე საზოგადოებისთვის,“ — განაცხადა განდიმ და ხაზი გაუსვა, თუ როგორ შეიძლება იყოს ეს ტექნოლოგია სასარგებლო მომავალი აფეთქებების თავიდან ასაცილებლად.

„მიმაჩნია, რომ ვირუსული ინფექციებისთვის AI-ით შექმნილი ვაქცინა შესანიშნავი იდეაა, რადგან AI-ს აქვს უნარი სწრაფად დაასკანეროს ვირუსების მიმდევრობები, რათა დაადგინოს საერთო ელემენტები, რომლებიც უზრუნველყოფს ჯვარედინ დაცვას სხვადასხვა ვირუსის მიმართ. ეს ილუსტრირებული იყო [ამ] ვაქცინის შემთხვევაში, რომელმაც უზრუნველყო ჯვარედინი დაცვა სარბეკოვირუსების ოჯახის ერთზე მეტი ვირუსის წინააღმდეგ, მათ შორის როგორც SARS-ის, ასევე SARS-CoV-2-ის მიმართ.“ — მონიკა განდი, MD, MPH

COVID-19-ის პანდემიის დროს mRNA ვაქცინების მიმართ გლობალური წინააღმდეგობის გათვალისწინებით, როგორ მიიღებს საზოგადოება AI-ით დაპროექტებულ ვაქცინას? „ვფიქრობ, საზოგადოება მიიღებს ვაქცინის ამ ტიპის დიზაინს, რადგან ეს ვაქცინა უნემსოა და მიეწოდება კანქვეშა პლასტირით (ტრანსდერმულად), რაც გაზრდის მის მიღებას,“ — განუცხადა განდიმ MNT-ს.

„საზოგადოებას ეჩვენებოდა, რომ mRNA ვაქცინები ძალიან სწრაფად შეიქმნა, ხოლო მათ გამოჩენას თან ახლდა დეზინფორმაცია მათი უსაფრთხოების შესახებ, რამაც საზოგადოების ნდობა შეამცირა.“

„ვიმედოვნებთ, რომ დეზინფორმაცია არ ახლავს თან AI-ით შექმნილი ვაქცინების გამოჩენას და საზოგადოებრივი ჯანდაცვის ოფიციალური პირები შეძლებენ ახსნან მათი წარმომავლობა და ის, თუ რატომ ეხმარება AI ვაქცინების უფრო სწრაფად შექმნას ხელმისაწვდომი და ნდობის აღმძვრელი ფორმით,“ — განმარტა მან.