Ein „Varianten“-COVID-Impfstoff kann dank maschinellem Lernen zukünftige Stämme demodulieren

Laut MIT-Forschern könnte ein neuer Ansatz für Impfstoffe mit der Entwicklung des maschinellen Lernens Auffrischungsimpfungen und saisonal variablen Impfungen ein Ende bereiten. Dieser “Sorten”-Impfstoff wird das Virus selbst ignorieren, aber die Infektion schnell kontrollieren, indem es gegen infizierte Zellen vorgeht.

Um es ganz klar zu sagen, dies wird immer noch an Tieren getestet und ist bei weitem nicht populär. Da COVID jedoch zu einem beim Menschen ansässigen Virus wird, sind langfristige Lösungen von gelegentlichen Boostern besonders schlechter Stämme erforderlich.

Das Problem ist, dass mRNA-Impfstoffe, so erstaunlich sie auch klingen, reaktiv und nicht proaktiv sind: Sie sehen eine Variante, nehmen eine Probe eines Spike-Proteins oder eines anderen Markenzeichens und speisen es dann in das Immunsystem ein, damit es es weiß Es ist auf der Suche. Es ist ein bisschen so, als würde man einen Rettungshund die Habseligkeiten eines verlorenen Wanderers erschnüffeln lassen.

Forscher des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory des MIT wollten einen anderen, dauerhafteren Weg finden, um den Körper vor dem Ansturm von COVID zu schützen. Ein Forschungsbericht, der ihre Ergebnisse beschreibt, wurde heute in der Zeitschrift Frontiers in Immunology veröffentlicht.

Das Team beschloss, die Idee zu erforschen, das Virus selbst anzugreifen, da sich sein charakteristischstes Merkmal, das Spike-Protein, ständig ändert. Stattdessen konzentrierten sie sich auf spezifische molekulare Signale, die zuverlässig auf der Oberfläche von Zellen erscheinen verletzt mit dem Virus. Wenn sie früh erkannt werden können und sich die T-Zellen des Immunsystems schnell vermehren, werden Infektionen gestoppt, bevor sie gefährliche oder potenziell infektiöse Ausmaße erreichen.

Diese Oberflächensignale werden als menschliche Leukozytenantigene bezeichnet und präsentieren T-Zellen eine Vielzahl von Peptiden, wie z. B. fliegende Semaphorflaggen. Wenn alles in Ordnung ist, ist es die übliche Mischung aus bekannten Peptiden und die T-Zelle kommt in Bewegung. Wenn etwas schief geht, kann ein Teil des Virus über den Fahnenmast gehisst werden und die T-Zellen eröffnen das Feuer.

Was also hat maschinelles Lernen mit all dem zu tun? Es gibt viele Daten, die die verschiedenen Proteine ​​und Aminosäureketten in COVID kategorisieren, in was sie sich verwandeln, sobald sie in eine Zelle eindringen, und wie Zellen HLAs verwenden, um zu signalisieren, dass sie infiziert sind.

Algorithmen für maschinelles Lernen sind gut darin, Optimierungsprobleme wie dieses zu lösen, bei denen viele lästige Daten sortiert werden müssen, um bestimmte Kombinationen von Merkmalen zu erhalten. In diesem Fall entwarfen sie Algorithmen, um verwandte Peptide zu indizieren und etwa 30 Peptide auszuwählen, die in allen Versionen des Virus vorhanden oder „konserviert“ sind, aber auch mit HLAs assoziiert sind, die möglicherweise als Markierungen für T-Zellen verwendet werden, um sie zu sehen.

Die transgenen Mäuse, denen unsere Version der HLAs und dieser neue Impfstoff verabreicht wurden, zeigten kurzfristig nach der Infektion eine viel stärkere Immunantwort, und keine von ihnen starb an dem Virus.

„Diese Studie beweist in einem Live-System, einer echten Maus, dass Impfstoffe, die wir mithilfe von maschinellem Lernen entwickelt haben, Schutz vor einem Virus bieten können“, sagte MIT-Doktorand Brandon Carter, einer der Hauptautoren der Arbeit, in einem MIT-Nachrichtenartikel . COVID”. .

Ein interessanter potenzieller Vorteil besteht darin, dass immungeschwächte Menschen durch diesen Ansatz einen wichtigen Schutz erhalten können, wenn mRNA-Impfstoffe bei ihnen nicht wirken. Langmütige COVID-19-Patienten können in Form eines umfassenderen Immunangriffs auf ihre besonders widerstandsfähige Infektion etwas Linderung erfahren.

Wie es in der Studienzusammenfassung heißt:

Die nicht nachweisbare spezifische Antikörperantwort bei MIT-T-COVID-immunisierten Mäusen zeigt, dass spezifische T-Zell-Antworten allein die Pathogenese einer SARS-CoV-2-Infektion wirksam abschwächen können. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass mutierte T-Zell-Impfstoffe im Allgemeinen, auch bei Personen, die keine neutralisierenden Antikörper produzieren können, oder zur Linderung einer anhaltenden COVID-Erkrankung weitere Studien verdienen.

Es ist eine vielversprechende Forschungsrichtung und eine großartige Möglichkeit, Entwicklungen für das globale Gesundheitswesen zu berücksichtigen. Aber es ist auch wichtig zu wissen, dass die Option „Massenvariante“ noch am Anfang steht. Zum einen könnte es für oder gegen bestehende Impfstoffe wirken – was wäre, wenn die besten Peptide für einen Immunantwortimpfstoff diejenigen wären, die durch mRNA-Priming zerstört werden sollen? Die beiden werden gegensätzlichen Zwecken dienen. Und eine zu starke Immunantwort birgt das Risiko von Kollateralschäden, fehlerhafter Ausführung mehrdeutiger Signale durch Zellen und dergleichen.

Aber das sind die guten Fragen – diejenigen, die relevant sind, weil die Hauptfunktion des neuen Impfstoffs wirksam zu sein scheint. Wir werden mehr wissen, wenn das Team weitere Tests dieses vielversprechenden Ansatzes durchläuft.