Hogyan fogjuk legyőzni ezt az új koronavírust?
Legjobb eszközeink segítségével:
ami a tudomány és a technológia.
Laboratóriumunkban a mesterséges intelligenciát
és a szintetikus biológiát használjuk,
hogy felgyorsítsuk e járvány elleni harcot.
Munkánkat eredetileg
az antibiotikum-rezisztencia kezelésére terveztük.
Projektünk a gépi tanulás erejének hasznosítására törekszik,
újratölteni antibiotikum-arzenálunkat,
hogy elkerüljünk egy globálisan pusztító, antibiotikum utáni korszakot.
Lényeges, hogy ugyanaz a technológia használható
vírusellenes vegyületek kutatására,
ami segíthet bennünket a jelenlegi járvány elleni harcban.
A gépi tanulás a feje tetejére állította
a gyógyszerkutatás hagyományos modelljét.
Ezzel a megközelítéssel ahelyett,
hogy egyesével, kínkeservvel tesztelnénk
a már létező molekulák ezreinek hatékonyságát,
betaníthatunk egy számítógépet arra, hogy vizsgálja végig
lényegében az összes szintetizálható molekulának
a nagyságrendekkel nagyobb halmazát.
Így, ahelyett, hogy egy tűt keresnénk a szénakazalban,
a számítástechnika erejének gigantikus mágnesét használjuk
sok tű egyidejű keresésére számos szénakazalban.
Van már néhány kezdeti sikerünk.
Nemrég a gépi tanulást olyan új antibiotikumok felfedezésére használtuk,
amelyek segíthetnek legyőzni
a SARS-CoV-2 járványt kísérő bakteriális fertőzéseket.
Két hónapja elnyertük a TED's Audacious Project támogatását
munkánk széles körben történő kiterjesztéséhez,
azzal a céllal, hogy a következő hét év során
hét antibiotikum-osztályt találjunk
hét halálos baktérium ellen.
A könnyebb megértés kedvéért:
Az elmúlt három évtizedben felfedezett
új antibiotikum-osztályok száma: nulla.
Amíg az új antibiotikumok felkutatása a jövő középtávú feladata,
az új koronavírus azonnali halálos fenyegetést jelent,
és örömmel közölhetem, hogy úgy gondoljuk,
ugyanezt a technológiát felhasználhatjuk a vírus elleni gyógyszerkutatásra is.
Hogyan tesszük ezt?
Létrehozzuk a vegyületek egy tanító könyvtárát,
és munkatársaink SARS-CoV-2 fertőzte sejteken próbálják ki a molekulákat,
hogy lássuk, melyik mutat tényleges aktivitást.
Ezeket az adatokat felhasználjuk egy gépi tanuló modell betanítására,
hogy majd a gépben szimulált könyvtár több milliárd molekulájára alkalmazzuk
új, lehetséges vírusellenes vegyületeket keresve.
Szintetizáljuk és teszteljük a legjobb javaslatokat,
és kifejlesztjük a legígéretesebb jelölteket klinikai használatra.
Túl szépnek hangzik, hogy igaz legyen?
Pedig az!
Az Antibiotikum MI Project kutatási témánk bizonyítékán alapul,
amely egy új széles spektrumú antibiotikum,
a Halocin felfedezéséhez vezetett.
A Halocin erős antibakteriális tevékenységet fejt ki
majdnem minden antibiotikum-rezisztens baktérium ellen,
beleértve a kezelhetetlen pánrezisztens fertőzéseket is.
Fontos, hogy a jelenlegi antibiotikumokkal ellentétben
a Halocin elleni baktériumrezisztencia kifejlődésének gyakorisága
figyelemreméltóan alacsony.
Laboratóriumban teszteltük, hogy mennyire válnak rezisztenssé a baktériumok
a Halocinra, illetve a Cipróra.
A Ciprónál már egy nap után
kialakult a rezisztencia.
A Halicon esetében
egy nap múlva nem láttunk rezisztenciát.
Bámulatos, hogy 30 nap után sem láttunk
semmilyen rezisztenciát a Halocin irányában.
Ebben a próbaprojektben először kb. 2500 vegyületet teszteltünk E. coli ellen.
Ez a betanító készlet ismert antibiotikumokat tartalmazott,
mint például a Cipro és a penicillin,
és sok gyógyszert is, melyek nem voltak antibiotikumok.
Ezeket az adatokat egy modell betanítására használtuk,
hogy megtanulja a molekulák antibakteriális tulajdonságait.
A modellt egy pár ezer molekulából álló könyvtárra alkalmaztuk,
ami gyógyszereket tartalmazott, melyeknek új felhasználást kerestünk.
Olyan molekulákat kellett találnia,
melyeknek várhatóan lesz antibakteriális hatásuk,
de nem úgy néznek ki, mint a meglévő antibiotikumok.
Érdekes, hogy csak egy molekula felelt meg a feltételeknek,
és kiderült, hogy az a molekula a Halocin.
Tekintve, hogy a Halocin nem hasonlít egy ismert antibiotikumra sem,
lehetetlen lett volna, hogy egy ember – beleértve az antibiotikum-szakértőket is –
azonosítsa a Halocint ezen a módon.
Most képzeljék el, mire juthatunk ezzel a technológiával
a SARS-CoV-2 ellen!
Ez nem minden.
A szintetikus biológia eszközeit is használjuk,
DNS-sel és egyéb sejtszerkezettel babrálva,
emberi célokat szolgálunk, mint a COVID-19 elleni küzdelem,
és megjegyezném, hogy dolgozunk egy olyan védőmaszk kifejlesztésén,
amely gyors diagnosztizálást is végez.
Vajon hogyan működik?
Nos, nemrég bemutattuk,
hogy kivehetjük a sejtszerkezetet egy élő sejtből,
és liofilizálhatjuk az RNS-sel együtt papíron azért,
hogy olcsón diagnosztizáljuk az ebolát és a Zika-vírust.
A szenzorok aktiválódnak, amikor a beteg mintája újból hidratálja őket,
ami lehet például vér vagy nyál.
Kiderült, hogy ez a technológia nem korlátozódik a papírra,
egyéb anyagokra is alkalmazható, pl. ruhára.
A COVID-19 járványhoz
RNS-szenzorokat tervezünk a vírus kimutatására,
és liofilizáljuk ezeket a szükséges sejtszerkezetekkel együtt
az arcmaszk szövetébe,
ahol maga a lélegzés,
a lecsapódó párával együtt,
képes aktiválni a tesztet.
Így ha a beteg SARS-CoV-2-vel fertőzött,
A maszk fluoreszkáló jelet hoz létre,
amit egy egyszerű, olcsó kézi eszköz is képes észlelni.
Így egy-két órán belül diagnosztizálható a beteg –
biztonságosan, távolról és pontosan.
A szintetikus biológiát arra is használjuk,
hogy a COVID-19 ellen oltóanyagot tervezzünk.
Újrahasznosítjuk a BCG-oltást,
amit már majdnem egy évszázada használunk a TBC ellen.
Ez élő, legyengített oltóanyag.
Átszerkesztjük a SARS-CoV-2 antigénjeinek megfelelően,
hogy az immunrendszert
védő antitestek termelésére késztesse.
Fontos, hogy a BCG nagy mértékben szabályozható,
és biztonságos profilja van, az egyik legjobb az ismert oltóanyagok közül.
A szintetikus biológia és a mesterséges intelligencia eszközeivel
megnyerhetjük a harcot az új koronavírus ellen.
Ez a munka nagyon korai stádiumban van, de igen ígéretes.
A tudomány és a technológia jelentős előnyt adhat számunkra
az emberi értelem és a szuperbaktériumok génjei között zajló küzdelemben,
amelyet megnyerhetünk.
Köszönöm.