Los científicos de Scripps Research han desarrollado un método novedoso que utiliza inteligencia artificial (IA) y técnicas de imágenes avanzadas para identificar con mayor precisión y eficiencia anticuerpos terapéuticos para tratar enfermedades infecciosas. El nuevo método, publicado en Science Advances, reduce el tiempo necesario para identificar anticuerpos protectores de semanas a menos de un día, a la vez que ofrece un enfoque escalable que minimiza los cuellos de botella de datos y acelera la investigación. Este avance podría transformar la forma en que los investigadores desarrollan tratamientos para la gripe, el VIH y otras enfermedades infecciosas, especialmente durante emergencias sanitarias donde la respuesta rápida es crucial.
“Esto representa un cambio de paradigma en la forma en que descubrimos anticuerpos”, afirma Andrew Ward, autor principal del estudio y profesor del Departamento de Biología Estructural y Computacional Integrativa de Scripps Research. “Al utilizar la IA para analizar los detalles estructurales de las respuestas inmunitarias, ahora podemos identificar los candidatos terapéuticos más prometedores en tan sólo unas horas, con mejores tasas de éxito que los métodos tradicionales. Esto podría ser revolucionario para la preparación ante pandemias y el desarrollo terapéutico”.
Encontrar la aguja en el pajar
Los anticuerpos desempeñan un papel fundamental en el sistema inmunitario debido a su capacidad para unirse a bacterias, virus y otros patógenos y neutralizarlos. Estas proteínas grandes, con forma de Y, son producidas naturalmente por el sistema inmunitario, pero pueden utilizarse en tratamientos contra el cáncer, las enfermedades autoinmunes y las infecciones. Se encuentran entre las herramientas terapéuticas más importantes de la medicina, con más de 200 fármacos aprobados en todo el mundo gracias a su seguridad y eficacia en el tratamiento de diversas enfermedades.
Sin embargo, los métodos tradicionales de descubrimiento de anticuerpos son laboriosos y requieren mucho tiempo, lo que obliga a los investigadores a cribar miles de candidatos individualmente para encontrar aquellos que se unan a los objetivos adecuados y, al mismo tiempo, proporcionen suficiente protección. Esto se debe a que, cuando el organismo se enfrenta a una amenaza como un virus, produce una enorme y diversa gama de anticuerpos, pero sólo unos pocos son capaces de actuar sobre puntos vulnerables que puedan neutralizar el patógeno o proporcionar un beneficio terapéutico. Superar esta complejidad ha sido históricamente un importante obstáculo en el desarrollo de fármacos y vacunas.
La IA se une a la microscopía avanzada
Los investigadores han desarrollado recientemente una posible solución a este problema combinando dos potentes tecnologías: la microscopía crioelectrónica (cryoEM), que utiliza un haz de electrones para capturar imágenes de anticuerpos que se unen a sus objetivos con una resolución casi atómica, y ModelAngelo, una herramienta de inteligencia artificial que construye modelos moleculares a partir de las imágenes crioEM y predice qué anticuerpos podrían brindar protección.
Aprovechando estas dos tecnologías, Ward y su laboratorio analizaron los patrones estructurales de las respuestas de anticuerpos y luego utilizaron ModelAngelo para identificar los anticuerpos más compatibles de su base de datos. Este método, conocido como Estructura a Secuencia (STS por sus siglas en inglés), se basa en hallazgos previos del laboratorio de Ward, que utilizaron crioEM para mapear rápidamente todos los anticuerpos generados por una infección en cuestión de días.
“Lo emocionante de este método es que elimina gran parte de las conjeturas en el descubrimiento de anticuerpos”, afirma el primer autor del estudio, James Ferguson, científico del laboratorio de Ward. “En lugar de analizar miles de anticuerpos al azar, podemos observar directamente la estructura de la respuesta inmunitaria e identificar aquellos que se unen a sitios funcionalmente importantes. ModelAngelo nos ayuda a encontrar estos anticuerpos en bases de datos genéticas con una precisión notable”.
Para demostrar su potencial terapéutico en la práctica clínica, el equipo probó los anticuerpos identificados por ModelAngelo en modelos animales para determinar su eficacia en la protección contra la gripe. Los investigadores descubrieron que los anticuerpos identificados con el proceso de STS impulsado por ModelAngelo mostraron una protección significativa contra el virus, lo que indica que este método podría ser una herramienta eficaz para identificar los anticuerpos más protectores contra la enfermedad.
Preparándose para la próxima pandemia
Las implicaciones van mucho más allá de la gripe. La velocidad y precisión del método lo hacen especialmente valioso para responder a enfermedades infecciosas emergentes, donde el rápido desarrollo de tratamientos puede salvar vidas.
“La integración de la IA con el análisis de la respuesta inmunitaria no sólo acelera el desarrollo de vacunas, sino que también mejora nuestra capacidad de respuesta rápida a patógenos emergentes”, señaló Ward. “Al agilizar el descubrimiento de anticuerpos protectores, este proceso allana el camino para terapias más rápidas y específicas ante futuras amenazas para la salud mundial”.
Para ampliar su trabajo, el equipo de investigación ha iniciado colaboraciones con laboratorios de Scripps Research para seguir estudiando cómo ModelAngelo podría revolucionar el desarrollo de anticuerpos terapéuticos. Ward y su laboratorio visualizan un futuro en el que su método pueda abordar los desafíos de salud en constante evolución, brindando a los pacientes tratamientos que salvan vidas con mayor rapidez que nunca.
Fuente: Medical Xpress.
