Immunoterapia, czyli metoda, która stymuluje układ odpornościowy do zwalczania chorób, zyskuje coraz większe znaczenie we współczesnej medycynie. Prognozy ekspertów wskazują, że w ciągu najbliższej dekady rynek przeciwciał stosowanych w terapii może wzrosnąć trzykrotnie – wynika z analizy firmy Fact.MR. W Polsce start-up Genotic przyciąga uwagę swoimi osiągnięciami, wykorzystując sztuczną inteligencję (SI) do projektowania przeciwciał, co skraca czas procesu z kilku miesięcy do zaledwie 21 dni.
Założyciel Genotic, Grzegorz Warzecha, podkreśla, że sztuczna inteligencja otwiera nowe możliwości w biotechnologii i farmacji, umożliwiając automatyzację wielu procesów, w tym poszukiwania nowych leków, a szczególnie tych bardziej skomplikowanych, jak przeciwciała. „Przeciwciała są jednymi z najskuteczniejszych leków, jednak ich projektowanie jest wysoce wymagające. Dzięki sieciom głębokiego uczenia możliwe staje się opracowywanie nawet spersonalizowanych leków dla konkretnych pacjentów” – mówi Warzecha. Dla branży medycznej jest to rewolucyjna zmiana, porównywalna do odkrycia elektryczności.
Startup Genotic, z pomocą SI, rozwija przeciwciała do diagnostyki i leczenia schorzeń zakaźnych, autoimmunologicznych oraz onkologicznych. Proces ten obejmuje przewidywanie struktury białek na podstawie sekwencji genetycznych, co znacząco przyspiesza tworzenie przeciwciał skierowanych na określone antygeny.
„Naszym celem jest stworzenie szerokiego katalogu przeciwciał skierowanych na różne cele, takie jak HER2 w przypadku raka piersi. Pracujemy także nad automatyzacją laboratoriów przy użyciu sieci głębokiego uczenia, co pozwala znacząco przyspieszyć badania i osiągnąć lepsze wyniki w krótszym czasie” – dodaje Warzecha.
Jednym z kluczowych przykładów wykorzystania SI w medycynie jest AlphaFold 3, model stworzony przez Google DeepMind i Isomorphic Labs. Technologia ta umożliwia modelowanie dużych cząsteczek biologicznych, takich jak białka, DNA czy RNA, a także ich modyfikacji chemicznych, co ma ogromne znaczenie w opracowywaniu nowych terapii. Genotic włączył AlphaFold do swojej platformy, wykorzystując ją do generowania struktury przeciwciał.
Według Warzechy, największą zaletą sieci głębokiego uczenia jest możliwość realizacji procesów badawczych w całości cyfrowo, tzw. „in silico”, co upraszcza wyszukiwanie kandydatów na leki. W tradycyjnym podejściu, projektowanie przeciwciał opiera się na długotrwałych eksperymentach przeprowadzanych na zwierzętach. Dopiero po uzyskaniu odpowiedzi immunologicznej możliwe jest sekwencjonowanie i produkcja przeciwciał. Genotic natomiast jest w stanie przeprowadzić projektowanie przeciwciała w ciągu 48 godzin, wykorzystując do tego 200–300 kart graficznych, co znacząco skraca czas potrzebny na weryfikację kandydatów.
Następnie następuje ocena skuteczności i specyficzności wyselekcjonowanych przeciwciał, a spośród tysięcy potencjalnych kandydatów wybieranych jest kilka o najlepszych właściwościach, które trafiają do dalszych testów.
Monoklonalne przeciwciała już teraz stanowią kluczowy element terapii, zwłaszcza w leczeniu nowotworów, takich jak szpiczak plazmocytowy czy chłoniak DLBC. Dzięki ich dwuswoistym właściwościom, są one w stanie nie tylko rozpoznać nieprawidłowe komórki, ale także nauczyć układ odpornościowy, jak je zwalczać. Rynek tych przeciwciał rozwija się dynamicznie – w 2022 roku osiągnął wartość ponad 197 miliardów dolarów, a do 2032 roku może przekroczyć 608 miliardów dolarów.
Warzecha wierzy, że przyszłość leczenia pacjentów będzie związana z tworzeniem spersonalizowanych leków na podstawie analizy RNA i DNA pacjentów. Firmy farmaceutyczne będą w stanie w krótkim czasie opracować i dostarczyć takie terapie, co stanowi nowy, szybko rozwijający się trend na całym świecie.
