AI weszło właśnie w etap, w którym nie tylko analizuje dane z biologii, ale współprojektuje kandydatów na szczepionki testowane u ludzi. Zespół z University of Cambridge pokazał pierwsze wyniki takiego badania: bezpieczeństwo wygląda dobrze, ale na deklaracje o ochronie przed przyszłą pandemią jest jeszcze zwyczajnie za wcześnie.

TL;DR

  • 39 zdrowych ochotników otrzymało szczepionkę DNA pEVAC-PS z antygenem zaprojektowanym przez AI
  • Preparat ma celować w konserwowane fragmenty sarbekowirusów, czyli grupy obejmującej m.in. SARS-CoV-1 i SARS-CoV-2
  • W badaniu fazy I nie zgłoszono poważnych działań niepożądanych, a odpowiedź immunologiczna była obecna, ale umiarkowana
  • Szczepionka DNA i podanie bez igły mogą ułatwić logistykę poza dużymi centrami medycznymi
  • Do oceny realnej ochrony potrzebne są większe badania kolejnych faz

Jak zespół z Cambridge zaprojektował antygen z pomocą AI?

Zespół kierowany przez prof. Jonathana Heeneya z University of Cambridge wykorzystał algorytmy do analizy tysięcy sekwencji genetycznych sarbekowirusów. Chodziło o wyłapanie tych fragmentów wirusów, które zmieniają się rzadziej niż reszta genomu i dlatego mogą być lepszym celem dla szczepionki o szerszym zastosowaniu.

Na tej podstawie badacze zbudowali syntetyczny antygen, który ma uczyć układ odpornościowy rozpoznawania wspólnych cech całej grupy wirusów, a nie tylko jednego znanego wariantu. To ważna różnica: zamiast gonić za kolejną mutacją, projekt próbuje uprzedzić problem.

Co wyróżnia pEVAC-PS: DNA i podanie bez igły?

Testowany preparat pEVAC-PS jest szczepionką DNA, a nie mRNA. W materiałach University of Cambridge i doniesieniach o badaniu podkreślano, że taka forma może być prostsza w przechowywaniu i transporcie, bo zwykle stawia mniejsze wymagania logistyczne niż część preparatów mRNA.

Druga rzecz to podanie bez igły. Szczepionkę aplikuje się strumieniem cieczy pod wysokim ciśnieniem przez skórę. W praktyce może to mieć znaczenie tam, gdzie liczy się szybkość, prostszy transport i mniej wymagająca infrastruktura. Także kosztowo to brzmi sensownie z perspektywy systemów ochrony zdrowia, które nie mają zaplecza dużych szpitali.

Co pokazało badanie fazy I w Cambridge i Southampton?

Badanie fazy I objęło 39 zdrowych ochotników w ośrodkach NIHR w Cambridge i Southampton. Według opisu wyników opublikowanych w „Journal of Infection” preparat był dobrze tolerowany, a badacze nie zgłosili poważnych działań niepożądanych związanych ze szczepionką.

Pojawiła się też odpowiedź immunologiczna: uczestnicy wytworzyli przeciwciała rozpoznające różne sarbekowirusy, w tym SARS-CoV-2 i SARS-CoV-1. Problem polega na tym, że ta odpowiedź była raczej umiarkowana i zmienna między uczestnikami. Innymi słowy, to dobry sygnał na starcie, ale jeszcze nie dowód, że preparat będzie realnie chronił przed zakażeniem albo ciężkim przebiegiem choroby.

Czy AI naprawdę przyspieszy prace nad szczepionkami?

Tu najciekawsze nie jest samo hasło „szczepionka od AI”, tylko to, gdzie AI faktycznie pomaga. Nie zastępuje wirusologów ani badań klinicznych. Przyspiesza etap wyboru celu: przeszukuje ogromne zbiory danych, porównuje sekwencje i podpowiada, które fragmenty wirusa warto sprawdzić w laboratorium.

Jeśli to podejście się obroni w większych badaniach, AI skróci selekcję kandydatów na szczepionki przeciw całym rodzinom wirusów. To może mieć znaczenie nie tylko dla koronawirusów, ale też dla grypy czy innych patogenów o wysokim ryzyku zoonotycznym. Na razie jednak mówimy o obiecującym narzędziu badawczym, a nie o gotowej tarczy na następną pandemię.

Źródła:

ScienceAlert, University of Cambridge, ScienceDaily, MedicalXpress, ZME Science, Pharmaphorum, Journal of Infection

Najczęściej zadawane pytania