Home Технологии Остановить распространение малярии | DeepTech

Остановить распространение малярии | DeepTech

0
Остановить распространение малярии
 | DeepTech

Влияние

Опубликовано
Ученый в синих перчатках в лаборатории.

Разработка более совершенной вакцины против малярии с помощью ИИ, которая могла бы спасать сотни тысяч жизней каждый год

Когда биохимик Мэтью Хиггинс основал свою исследовательскую группу в 2006 году, он твердо нацелился на малярию. Болезнь, передающаяся комарами, по своему разрушительному глобальному воздействию уступает только туберкулезу. По оценкам, в 2020 году от малярии погибло около 627 000 человек, в основном детей в возрасте до пяти лет, и почти половина населения мира находится в пределах ее досягаемости, хотя Африка, безусловно, пострадала больше всего. Симптомы инфекции могут начинаться с повышения температуры и головной боли, поэтому ее легко пропустить или неправильно диагностировать, а значит, оставить без лечения.

Поэтому профилактика малярии является приоритетом, поэтому Хиггинс, профессор молекулярной паразитологии Оксфордского университета, неустанно работает со своей командой, чтобы понять, как малярийный паразит взаимодействует с белками человека-хозяина. Их цель — использовать эти идеи для разработки улучшенных методов лечения, включая вакцину, которая будет гораздо более эффективной, чем та, которая доступна в настоящее время.

При укусе человека инфицированной самкой комара в кровь может попасть один из пяти типов малярийного паразита. Эти одноклеточные паразиты обычно переносятся в печень, где они созревают и размножаются, выделяя еще больше бактерий в кровоток. Такие симптомы, как лихорадка, озноб, усталость и недомогание, могут проявиться не раньше, чем через 10 дней или четыре недели после заражения, однако скорость диагностики имеет решающее значение. Из пяти видов паразитов, вызывающих малярию у человека, особенно опасны два. Например, инфекция Plasmodium falciparum, если ее не лечить, может внезапно перерасти в тяжелое заболевание и привести к смерти в течение дня.

Ключевой проблемой для Хиггинса является меняющаяся природа малярийных паразитов. Их способность постоянно изменять свой внешний вид, а также внешний вид клеток-хозяев (эритроцитов) позволяет им уклоняться от иммунной системы человека. «Что касается открытия лекарств или вакцин, это затрудняет их определение и решение, на что нацелиться», — говорит он. Возможность создания полностью эффективной вакцины – единственного способа остановить распространение малярии – казалась маловероятной.

Актуальность гонки по разработке эффективной вакцины подчеркивается количеством команд, работающих над достижением этой цели. В настоящее время единственной одобренной прививкой является RTS,S, широко известная под торговой маркой Mosquirix. Он был разработан для детей и появился в октябре 2021 года. Его появление стало «огромным достижением» и «очень хорошей новостью», говорит Хиггинс. Поскольку RTS,S нацелен только на первую стадию инфекции, при которой малярийный паразит попадает в печень, его эффективность составляет лишь около 30%. «30% — это очень много. Это означает, что будет спасено много жизней», — говорит он. «Но это далеко не те 100%, которые мы хотим».

Когда мы объединили нашу модель с предсказанной структурой Alphafold, мы внезапно смогли увидеть, как работает вся система.

Мэтью Хиггинс, биохимик

Совсем недавно другая группа из Оксфордского университета – Института Дженнера – сообщила об многообещающих результатах еще одной аналогичной вакцины. Его подход, который состоит из трех доз с последующей повторной ревакцинацией через год, имеет уровень эффективности 77%. Однако, как и Mosquirix, эта вакцина блокирует первую, допеченочную стадию жизненного цикла малярийного паразита.

Напротив, Хиггинс вместе со своими коллегами из Оксфорда Саймоном Дрейпером и Суми Бисвас разрабатывает вакцинные иммуногены для многоэтапной вакцины, которая может одновременно действовать на каждой фазе инфекционного цикла. Помимо первоначального проникновения паразита в клетки печени человека, конечной целью лаборатории является создание вакцины, которая может воздействовать не только на инвазию клеток крови, следующую за инфекцией, но и на заключительную репродуктивную стадию жизненного цикла паразита, которая включает слияние его мужских особей. и женские гаметы. Важно пройти этот этап, поскольку в противном случае инфицированные люди могут передать паразита ранее неинфицированным комарам в случае повторного укуса, продолжая цикл.

Прогресс был трудным и медленным. Чтобы проиллюстрировать почему, рассмотрим вирус COVID-19. Этот тип коронавируса имеет на поверхности только один шиповидный белок, на который должна воздействовать вакцина. С другой стороны, по словам Хиггинса, малярийные паразиты имеют сотни или даже тысячи поверхностных белков. И это скользкий оборотень.

Крайне важно, чтобы разработка вакцины, содержащей критический компонент, разрушающий инфекцию, требует знания молекулярной структуры одного поверхностного белка гамет – Pfs48/45 – необходимого для развития паразита в средней кишке комара. Именно здесь Хиггинс и его команда сошли с рельсов. В течение многих лет они пытались расшифровать форму белка, но без особого успеха. Даже используя два лучших экспериментальных метода, доступных для определения структуры белка – рентгеновскую кристаллографию и криоэлектронную микроскопию – исследователи смогли получить только нечеткие изображения с низким разрешением. В результате их структурные модели Pfs48/45 были неизбежно несовершенными и неполными.

Так было до тех пор, пока не появился AlphaFold.

«Мы годами боролись с этой проблемой, пытаясь получить необходимые нам детали», — говорит Хиггинс. «Затем мы добавили в эту смесь AlphaFold. А когда мы объединили нашу модель с предсказанной структурой Alphafold, мы внезапно смогли увидеть, как работает вся система». Хиггинс вспоминает волнующий момент, когда его аспирант Куанг-Тинг Ко – «который пробовал всякие разные вещи, чтобы улучшить экспериментальные изображения» – ворвался в офис с новостями.

AlphaFold позволил нам вывести наш проект на новый уровень, от стадии фундаментальной науки до стадии доклинических и клинических разработок.

– Мэтью Хиггинс

«Это было огромным облегчением», — говорит Хиггинс, и стало поворотным моментом для проекта. Сочетание кропотливой экспериментальной работы и прогнозов ИИ быстро привело к четкому взгляду на Pfs48/45. «Важнейшая информация AlphaFold позволила нам решить, какие части белка мы хотим включить в вакцину и как мы хотим организовать эти белки», — говорит Хиггинс. «AlphaFold позволил нам вывести наш проект на новый уровень, от стадии фундаментальной науки до стадии доклинических и клинических разработок».

Конечно, AlphaFold не лишен недостатков. Хиггинс отметил, что, хотя система искусственного интеллекта хорошо работала в предсказании того, как каждый модуль внутри белка принимает свою структуру, были случаи, когда ее 3D-визуализация была немного некорректной. По его словам, для получения наиболее точных и достоверных результатов AlphaFold лучше всего использовать вместе с более традиционными инструментами, такими как криоэлектронная микроскопия. «Я уверен, что прогнозы AlphaFold будут становиться все лучше и лучше. Но на данный момент сочетание экспериментальных знаний с моделями AlphaFold является оптимальным подходом, поскольку позволяет нам собрать все воедино. Именно этот подход мы применяем во многих наших проектах».

Сотрудница Хиггинса, профессор Суми Бисвас, проведет клинические испытания Pfs48/45 на людях в начале 2023 года. Теперь, когда структура Pfs48/45 понятна, это позволит группам Бисваса и Хиггинса работать вместе, чтобы понять вызываемый иммунный ответ. в этих испытаниях вакцинации и для разработки улучшенных вакцин. В поисках вакцины, действующей на всех стадиях жизненного цикла малярии, Хиггинс также добился успехов в понимании еще одной цели — большого белкового комплекса, являющегося ключевым на стадии малярии, когда паразиты инфицируют эритроциты, вызывая начало заболевания. симптомов. Используя комбинацию AlphaFold и крио-ЭМ, команда усердно работает, чтобы понять, как этот комплекс сочетается друг с другом.

Заглядывая в будущее, Хиггинс рассматривает AlphaFold как важнейшую технологию для создания новых полезных белков с нуля — процесс, известный как дизайн белка de novo. «Будущее AlphaFold может заключаться не столько в предсказании молекул, которые уже существуют в клетках, сколько в предсказании структур молекул, которые люди разрабатывают для конкретных применений, таких как вакцины», — говорит он. «Если мы сможем создавать белки, а затем использовать AlphaFold, чтобы предсказать, будут ли они складываться так, как нам нужно, это будет очень мощно».

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here