Amint azt híreinkben megírtuk, a május 14-15. között zajlott PTE Innovációs Napokon PTE Feltalálói Innovációs Díjat kapott Kiss Bence, a pécsi orvoskar tanársegédje, aki elnyerte a Pécs-Baranyai Kereskedelmi és Iparkamara különdíját is. Pályázatának témája az „Immunogén epitóp szelekció mélytanulásos 3D-antigén vizualizáció segítségével” címet viselte. A téma hátteréről és kutatásainak jövőbeni jelentőségéről is beszélgettünk.
Schweier Rita írása
„Azokat az anyagokat nevezzük immunogéneknek, amik immunreakciót váltanak ki a szervezetben. Ezek főként fehérjék, de léteznek lipid, poliszacharid, továbbá nukleinsav jellegű immunogének is. Abban az esetben, ha az adott immunogén ellen adaptív immunválasz is jelentkezik, akkor a molekulát (fehérjét, poliszacharidot) antigénnek hívjuk. Az antigéneken belül megkülönböztetünk epitópokat, amik B-sejt receptorokat (antitesteket), valamint T-sejt receptorokat aktiváló régiók a molekula felületén. Azt, hogy egy ismert molekulának pontosan melyik része képez epitópot, eddig csak kísérletes úton, ún. krisztallográfiával lehetett megállapítani, ami egy hosszú és költséges folyamat, továbbá feltételezi az antitest létezését. Egy új fehérjevakcina tervezése esetén azonban célszerű előrevetíteni azokat a fehérjeszakaszokat, amik a legnagyobb valószínűséggel válnak epitópokká. A mesterséges intelligencia segítségével ez sikerült és szélesebb körben is elérhetővé vált, a pécsi egyetemen is alkalmazzuk, a folyamatot pedig állatkísérletes modellen teszteljük” - foglalta össze pályázata lényegét.
Mint mondta, a téma azért érdekli, mivel a személyre szabott gyógyászaté a jövő, és a vakcinagyártás, illetve az immun-biotechnológia különösen érintett ebben a kérdésben. Mint tudjuk, az immunrendszer - jellegéből eredően - nagyon magas szintű variabilitással rendelkezik. Mesterséges intelligenciával a fehérjét alkotó aminosavsorrendből in silico fehérjemodellt tudnak készíteni, ami által a potenciálisan immunogén szekvenciákat nagy százalékban sikerül előrevetíteniük. Ez hasznos lehet akár monoklonális antitest-gyártásra, akár immunterápiás kezelésre vagy biomarkerek szintézisére is. Ez a know-how core-facilityként, szolgáltatásként is igénybe vehető és alkalmazható.
„A téma újdonságát a DeepMind (DeepMind Technologies Limited - brit-amerikai mesterséges intelligencia kutatólaboratórium, ami a Google leányvállalataként szolgál) által fejlesztett mélytanulásos algoritmus adja, mellyel szimpla aminosav-szekvenciából 3D-fehérjeszerkezetet vagyunk képesek modellezni. Rajtunk kívül Pécsett ezt senki nem használja tudtommal, nálunk már rutinszerűen folyik az alkalmazása. A másik megközelítés a Dán Műszaki Egyetem (DTU) által fejlesztett HLA (humán leukocita antigének) predikciós rendszer, ami a személyre szabott jellegét adja a kutatásnak. Minden ember eltérő immunrendszerrel születik, ami genetikailag determinált és életünk során nem változik. Azt, hogy mely gének dominálnak egy páciensben, azt új generációs szekvenálással lehet megállapítani. Ha ez megvan, onnantól az ún. predikciós, azaz előrejelző algoritmus segítségével a rá jellemző mintázatra tudjuk optimalizálni a vakcinát. A gyártás előtt a legmagasabb százalékú predikciókat vizuálisan is értékeljük a 3D-modellen, majd a térszerkezetileg leginkább illő szakaszokat véglegesítjük. Az innováció értékét a módszer rutinszerű használata adja” - tette hozzá.
PTE ÁOK Biokémiai és Orvosi Kémiai Intézete a projektet a koronavírus-járvány alatt, 2020-ban indította, a kutatócsoport vezetője dr. Tapodi Antal. Időközben létrehoztak egy spin-off vállalatot is, a Neo-Antigén Biotechnológiai Kft.-t.
A jövőről szólva elmondta, hogy jelenleg két vakcinafejlesztéses projektjük is fut, melyek szerves részét képezi az említett bioinformatikai folyamat. Úgy véli, hogy a bioinformatika tudományága alulreprezentált Magyarországon, ezért is lényegesek a témával kapcsolatos vizsgálatok. Kutatásaik jelenleg a meglévő tudás elmélyítésére, az új lehetőségek, fejlesztések nyomon követésére, továbbá új módszerek alkalmazására irányulnak.
„Ez a díj hatalmas megtiszteltetés. Örülök, hogy idén a mesterséges intelligencia volt a hívószó, ezáltal előtérbe kerülhettek az informatikához, különösképpen a bioinformatikához kapcsolódó témakörök. A hatékony, mesterséges intelligenciát alkalmazó módszerek elengedhetetlenek a hosszú távú gyógyításban” - fogalmazott.
Fotó:
Csortos Szabolcs/UnivPécs