אז איך ננצח את וירוס הקורונה הזה?

באמצעות הכלים הטובים ביותר שלנו:

המדע והטכנולוגיה שלנו.

במעבדה שלי אנו משתמשים
בכלים של בינה מלאכותית

וביולוגיה סינתטית

כדי להאיץ את המאבק נגד מגיפה זו.

העבודה שלנו תוכננה במקור

להתמודד עם משבר העמידות לאנטיביוטיקה,

הפרויקט שלנו מבקש לרתום את 
כוח למידת המכונה

כדי לחדש את ארסנל האנטיביוטיקה שלנו

ולהמנע מעידן פוסט-אנטיביוטיקה
הרסני, גלובלי.

חשוב מכך, באותו אופן 
ניתן להשתמש בטכנולוגיה

כדי לחפש תרכובות אנטי-ויראליות

שיוכלו לעזור לנו להילחם במגיפה הנוכחית.

למידת מכונה הופכת את המודל 
המסורתי של גילוי תרופות

על פיו.

בגישה זו,

במקום לבדוק בקפידה אלפי מולקולות קיימות

אחת אחת במעבדה,

כדי להעריך את יעילותן,

אנחנו יכולים להכשיר מחשב לחקור
את המרחב האקספוננציאלי הגדול יותר

של כל המולקולות האפשריות שאפשר לסנתז,

וכך, במקום לחפש מחט בערימת שחת,

אנו יכולים להשתמש במגנט 
הענק של כוח המחשוב

כדי למצוא מחטים רבות
בערימות שחת מרובות בו זמנית.

היו לנו כבר כמה הצלחות מוקדמות.

לאחרונה השתמשנו בלמידת מכונה כדי
לגלות אנטיביוטיקות חדשות

שיכולות לעזור לנו להילחם בזיהומים חיידקיים

שעלולים להתרחש לצד זיהומים 
מסוג SARS-CoV-2.

לפני חודשיים, המיזם
TED's Audacious Project אישר עבורנו מימון

כדי להגדיל באופן מסיבי את העבודה שלנו

במטרה לגלות 7 סוגים של אנטיביוטיקות חדשות

נגד שבעה מהפתוגנים הקטלניים ביותר בעולם,

במהלך שבע השנים הבאות.

כדי להכניס זאת להקשר:

מספר סוגי האנטיביוטיקה החדשים

שהתגלו בשלושת העשורים האחרונים הוא - אפס.

ואילו החיפוש אחר אנטיביוטיקה חדשה הוא 
למען העתיד לטווח הבינוני שלנו,

וירוס הקורונה החדש מהווה איום קטלני מיידי,

ואני נרגש לחלוק את זה שאנו חושבים
שנוכל להשתמש באותה טכנולוגיה

כדי לחפש טיפולים שילחמו בנגיף הזה.

אז איך נעשה זאת?

ובכן, אנחנו יוצרים ספריית הדרכה מורכבת

ועם עמיתים, מיישמים מולקולות אלו 
לתאים נגועים ב- SARS-CoV-2

כדי לראות מי מהם מציג פעילות יעילה.

נתונים אלה ישמשו להדרכת 
מודל למידת מכונה

שיוחל על ספרית אין-סיליקו
בת יותר ממיליארד מולקולות

כדי לחפש פוטנציאל של תרכובות
אנטי-ויראליות חדשות.

אנו נסנתז ונבדוק את התחזיות המבטיחות ביותר

ונקדם את המועמדים הכי מבטיחים לקליניקה.

נשמע טוב מכדי להיות אמיתי?

ובכן, זה לא אמור להישמע כך.

פרויקט AI לחיפוש אנטיביוטיקה 
נוסד על בסיס הוכחת המחקר שלנו

שהוביל לגילוי אנטיביוטיקה בעלת קשת רחבה

שנקראת הלוצין.

להלוצין פעילות אנטי בקטריאלית חזקה

נגד כמעט כל הפתוגנים החיידקיים
העמידים לאנטיביוטיקה,

כולל זיהומים עמידים ובלתי ניתנים לטיפול.

יותר חשוב, בניגוד לאנטיביוטיקות הנוכחיות,

התדירות בה חיידקים מפתחים התנגדות להלוצין

היא נמוכה להפליא.

בדקנו את יכולתם של החיידקים 
לפתח התנגדות להלוצין

כמו גם ל"ציפרו" במעבדה.

במקרה של ציפרו,

אחרי יום אחד בלבד, ראינו עמידות.

במקרה של הלוצין

אחרי יום אחד, לא ראינו שום עמידות.

באופן מדהים, אפילו אחרי 30 יום,

לא ראינו שום עמידות להלוצין.

בפרויקט הרצה זה בדקנו לראשונה
כ- 2,500 תרכובות נגד E. coli.

ערכת ניסוי זו כללה אנטיביוטיקות ידועות,

כמו ציפרו ופניצילין,

כמו גם תרופות רבות שאינן אנטיביוטיקה.

בנתונים אלה השתמשנו כדי להכשיר מודל

ללמוד תכונות מולקולריות הקשורות
לפעילות אנטיבקטריאלית.

לאחר מכן יישמנו מודל זה לספרייה 
שמתאימה תרופות לתכלית חדשה

שמורכבת מכמה אלפי מולקולות

וביקשנו מהמודל לזהות מולקולות

שנחזו שיש להן תכונות אנטיבקטריאליות

אבל לא נראות כמו אנטיביוטיקות קיימות.

רק מולקולה אחת בספריה הזאת 
תואמת לקריטריונים האלה,

והתברר שהמולקולה היא הלוצין.

בהתחשב בכך שהלוצין לא נראית
כמו אנטיביוטיקה קיימת כלשהי,

היה בלתי אפשרי לאדם כלשהו,
גם אם הוא מומחה לאנטיביוטיקה,

לזהות את ההלוצין באופן כזה.

תארו לעצמכם כעת מה היינו יכולים 
לעשות עם טכנולוגיה זו

נגד SARS-CoV-2.

וזה לא הכל.

אנו משתמשים גם בכלים של ביולוגיה סינתטית,

שעוסקת ב DNA ומנגנונים תאיים אחרים,

כדי לשרת מטרות אנושיות כמו
מאבק ב- COVID-19,

ושימו לב, אנחנו עובדים על פיתוח מסכת מגן

שיכולה גם לשרת לבדיקת אבחון מהירה.

אז איך זה עובד?

ובכן, לאחרונה הראינו

שניתן להוציא את המנגנון התאי מתוך תא חי,

לייבש אותו בהקפאה יחד עם 
חיישני RNA על נייר

על מנת ליצור אבחון 
לאבולה ולזיקה בעלות נמוכה.

החיישנים מופעלים כאשר הם מורטבים מחדש
על ידי דגימת מטופל

היא יכולה להיות מורכבת מדם או רוק, למשל.

מסתבר שהטכנולוגיה הזו אינה מוגבלת לנייר

וניתן ליישם אותה לחומרים אחרים, כולל בד.

למגיפת COVID-19,

אנו מעצבים חיישני RNA לאיתור הנגיף

וייבושו בהקפאה יחד עם 
המנגנונים התאיים הדרושים

לתוך הבד של מסכת פנים,

ששם הפעולה הפשוטה של הנשימה,

יחד עם אדי המים שמגיעים איתה,

יכולים להפעיל את הבדיקה.

כך,במקרה שחולה נגוע ב SARS-CoV-2,

המסכה תייצר אות פלואורסצנטי

שניתן יהיה לזהות באמצעות 
מכשיר ידני לא יקר.

תוך שעה או שעתיים, ניתן יהיה לאבחן מטופל.

בבטחה, מרחוק, ובאופן מדויק.

אנו משתמשים גם בביולוגיה סינתטית

כדי לתכנן חיסון מועמד ל-COVID-19.

אנו מיעדים מחדש את חיסון ה BCG,

ששימש נגד שחפת במשך מאה שנים בקירוב.

זה חיסון חי מוחלש

ואנחנו מהנדסים אותו לגלות
אנטיגנים של SARS-CoV-2,

שאמורים להפעיל ייצור של נוגדנים מגנים

על ידי מערכת החיסון.

חשוב לציין, ל BCG יש יכולת מדרגית גבוהה

ופרופיל הבטיחות שלו טוב יותר
מכל חיסון מדווח.

עם הכלים של הביולוגיה הסינתטית 
והבינה המלאכותית,

אנחנו יכולים לנצח במאבק 
נגד וירוס הקורונה הזה

עבודה זו נמצאת בשלביה הראשונים מאוד, 
אבל סיכוי ההצלחה הוא אמיתי.

מדע וטכנולוגיה יכולים לתת לנו יתרון חשוב

במאבק של השכל האנושי כנגד 
הגנים של חיידקי העל,

קרב שאנחנו יכולים לנצח.

תודה רבה.