Gonoreja, polno prenosiva bakterijska infekcija koja pogađa više od 80 miliona ljudi širom sveta svake godine, postala je otporna na skoro sve poznate antibiotike. To ga čini veoma teškim za lečenje, ali ako se ne leči, infekcija može dovesti do ozbiljnih ili čak fatalnih komplikacija. Takođe povećava rizik osobe od zaraze HIV-om.
Nova studija sugeriše da veštačka inteligencija (AI) može pomoći da se identifikuju ključni sastojci vakcine. U mBio, međunarodna saradnja između akademskih i komercijalnih istraživača prijavila je identifikaciju dva obećavajuća antigena kao kandidata za vakcinu protiv gonoreje. Istraživači su koristili AI model nazvan Efficaci Discriminative Educated Netvork, ili EDEN, da identifikuju zaštitne proteine.
Takođe su koristili EDEN za generisanje rezultata koji su tačno predvideli koliko će kombinacije antigena smanjiti patogene bakterijske populacije Neisseria gonorrhoeae, mikroba koji izaziva gonoreju.
„Prema našim saznanjima, ova korelacija nije ranije pokazana“, rekao je istraživač zaraznih bolesti Sanjai Ram, MD, na Medicinskom fakultetu Univerziteta Massachusetts Chan, u Vorcesteru. Ram, Sunita Gulati, dr. sc, i njihove kolege su testirali antigene koje je identifikovao EDEN u laboratorijskim i životinjskim modelima.
Rad je započeo 2008. godine kada je Andreas Holm Matson iz Danske izvukao objavljenu literaturu kako bi sakupio veliki skup podataka zaštitnih površinskih proteina iz raznih patogenih bakterija. Iste godine, Matsson je osnovao Evakion, startup za AI imunologiju, i želeo je da dizajnira sistem zasnovan na veštačkoj inteligenciji koji bi mogao da identifikuje ciljeve vakcine u infektivnim mikrobima.
Za novu studiju, Matsson i njegove kolege su primenili ovaj novi model veštačke inteligencije na proteome 10 klinički relevantnih sojeva Neisseria gonorrhoeae kako bi predvideli skup bakterijskih proteina koji bi, u vakcini, mogli da pomognu da se imuni sistem tela nauči da prepoznaje i brani od bakterija.
„EDEN koristi funkciju kao što je prepoznavanje lica da bi razumeo razliku između proteina“, rekao je Matsson.
Kada su sastavili listu, poslali su je Ramu i Gulatiju u Masačusets. „Testirali smo i potvrdili sve njihove kandidate na modelima miša“, rekao je Ram. Grupa je prvo testirala kombinacije dva ili tri antigena na miševima. Ta analiza je identifikovala dva proteina uključena u ćelijsku deobu kao obećavajuće kandidate, od kojih se ranije nije znalo da je izložen na površini ćelije.
U laboratorijskim eksperimentima, uzorci krvi uzeti od miševa imunizovanih sa ova dva proteina ubili su bakterije iz više sojeva gonoreje in vitro. Ti nalazi su se poklapali sa predviđanjima EDEN-a. U dodatnim eksperimentima, imunizovani miševi su inficirani sa N. gonorrhoeae, a vakcina je smanjila opterećenje bakterijama.
„To je zaista bilo iznenađenje“, rekao je Ram. „Niko ne bi predvideo da će ova dva proteina za koje se verovalo da nisu površinski izložena raditi u vakcinama, a drugi istraživači su reagovali sa skepticizmom.
S obzirom na efikasnost pojedinačnih testova, Evakion tim je zatim kombinovao proteine u jedan himerni protein, što je izazvalo imuni odgovor koji je na sličan način pokazao efikasnost u laboratorijskim i životinjskim modelima.
Ram je primetio da je istraga takođe otkrila mehanizam koji je ključan za uklanjanje infekcije N. gonorrhoeae od strane ovog kandidata za vakcinu. Ostaje da se prouči da li se takvi mehanizmi uklanjanja bakterija javljaju kod ljudi.
Istraživači sada koriste EDEN za traženje proteina kandidata za vakcinu u drugim patogenim mikrobima, uključujući nekoliko bakterija za koje je EDEN predvideo visoku efikasnost na modelima miša.
Oni takođe razmišljaju o tome kako da prevaziđu obećanje pretkliničkog rada i vide da li isti proteini štite ljudsko telo. Nedavno su se udružili sa južnoafričkom biotehnološkom kompanijom kako bi razvili eksperimentalnu mRNA vakcinu zasnovanu na antigenima.
