Search
סוד יעילות הלמידה של המוח האנושי נחשף

כלי AI חדש מבטיח פיתוח מהיר יותר של חיסונים על ידי חיזוי אפיטופים של תאי T

שיתוף פעולה מרגש בין מכון רגון למרפאת ג'מל ב- MIT השיג אבן דרך משמעותית במינוף בינה מלאכותית (AI) כדי לסייע בפיתוח מועמדים לתאי T.

חבר סגל הרקון גאורב גיהא, ד"ר ד"ר, DPHIL, ופרופסור רג'ינה ברזילי, דוקטורט, מוביל AI של מרפאת ג'מאל עבור AI ובריאות, פרסמו מחקר ב אינטליגנציה של מכונת טבע הצגת כלי למידה עמוק של MUNIS-שנועד לחזות אפיטופים של תאי CD8+ T עם דיוק חסר תקדים. לקידום זה יש פוטנציאל להאיץ את התפתחות החיסון נגד מחלות זיהומיות שונות.

הפרויקט מסמן תוצאה ראשונה ראשונה של יוזמת Mark ו- Lisa Schwartz AI/ML במכון Ragon, שמטרתו לשלב בינה מלאכותית, למידת מכונות ואימונולוגיה תרגומית כדי למנוע ולרפא מחלות זיהומיות בעלות חשיבות גלובלית. יוזמה זו התאפשרה באמצעות תמיכה נדיבה של יו"ר הדירקטוריון של מכון רגון, מארק שוורץ ואשתו, ליסה שוורץ.

על ידי שילוב המומחיות של מעבדת גיהה באימונולוגיה של תאי T עם עבודת החלוציות של מעבדת ברזיליי ב- AI, בהנהגת הצוות על ידי מחברים ראשונים משותפים ג'רמי ווהלוונד, דוקטורט ואנושה נתן, ביקשו לטפל באתגר ארוך-עתיק בפיתוח חיסונים: The Anusha Nathan, ביקש להתייחס לאתגר ארוך-מידה בפיתוח חיסונים: The Calcine: The Companien זיהוי מהיר ומדויק של אפיטופים של תאי T בפתוגנים זרים. אפיטופים הם אזורים ספציפיים של אנטיגן המוכרים על ידי תאי החיסון של הגוף והם קריטיים להפעלת תגובות חיסוניות ממוקדות.

שיטות מסורתיות לחיזוי אפיטופים נכללות לעתים קרובות במהירות ובדיוק. על ידי שילוב למידת מכונות, החוקרים יכולים כעת להשיג זיהוי מהיר ויעיל יותר של אפיטופים של תאי T.

בעזרת מערך נתונים מאוצר של מעל 650,000 ליגנדים ייחודיים של אנטיגן לויקוציטים אנושיים (HLA) וארכיטקטורות AI מתקדמות, MUNIS הצליח באופן משמעותי על מודלים של חיזוי אפיטופ קיימים. הכלי קיבל תוקף באמצעות נתונים ניסויים מנגיף שפעת, HIV ו- Epstein-Barr (EBV) והצליח לזהות אפיטופים חיסוניים חדשים ב- EBV, נגיף שנחקר בהרחבה. ראוי לציון, מוניס השיגה דיוק הדומה למבחני יציבות ניסיונית, צורה נוספת של חיזוי אפיטופ, והדגימה את הפוטנציאל שלה להפחתת עומסים במעבדה ולייעל את עיצוב החיסון.

זהו המאמר הראשון שלנו בצומת AI ואימונולוגיה. באמצעות שיתוף פעולה זה עם ד"ר גיהה וצוותו, למדנו המון על התחום המרתק הזה ונרגשים מהאפשרויות העצומות בשימוש באלגוריתמים של AI כדי לדגמן את המורכבות של מערכת החיסון. "

רג'ינה ברזילי, פרופסור MIT

גורם מפתח בפיתוח מוניס היה שיתוף הפעולה בין אימונולוגים ומדעני מחשבים. השותפות מינפה את הכישורים והמומחיות הייחודיים של כל צוות, והבטיחה את יעילותו של הכלי בטיפול במורכבות ביולוגית.

"זהו יישום נפלא של בינה מלאכותית שהועיל מאוד מתובנות המשותפות על ידי מדעני מחשבים וגם אימונולוגים," אמר גיהא. "הקרדיט טמון ביוזמה להפגיש אותנו, מה שהביא ליצירת כלי חדש ומלהיב לאימונולוגיה ועיצוב חיסונים."

ההשלכות של פריצת דרך זו נמשכות מעבר לחקר החיסון. על ידי מתן שיטה אמינה לחיזוי אפיטופים חיסוניים-דומיננטיים שהם אלה המוכרים ביותר על ידי מערכת החיסון, מוניס מקים את הבסיס ליישומים בחיסוני תאי T של סרטן ומחקר אוטואי-חיסון. כאשר הקהילה הגלובלית ממשיכה להתמודד עם מחלות זיהומיות מתעוררות, כלים כמו מוניס מציעים הבטחה למוכנות משופרת.

חידוש זה מדגיש את המחויבות של מכון רגון לקידום המדע בצומת האימונולוגיה והטכנולוגיה כדי להציל חיים ולקדם בריאות גלובלית.

דילוג לתוכן