La inteligencia artificial podría desarrollar tratamientos únicos con anticuerpos contra algunas formas de cáncer, lo que sugiere que podríamos acelerar el desarrollo de nuevas inmunoterapias.
Los anticuerpos son proteínas de nuestro organismo que pueden unirse a otras proteínas de agentes patógenos o células cancerosas. Algunos neutralizan directamente la amenaza, mientras que otros marcan el patógeno o la célula cancerosa para que el sistema inmunitario pueda localizarla y atacarla.
Algunos anticuerpos se han convertido en fármacos que se utilizan para tratar a personas con algunas formas de cáncer, pero en la actualidad puede llevar semanas o incluso meses diseñar y generar anticuerpos que se dirijan a células cancerosas específicas. Por ello, muchos investigadores han empezado a probar si la IA puede acelerar el proceso. Pero aunque las simulaciones por ordenador sugieren que estos anticuerpos generados por IA pueden unirse a las proteínas diana deseadas, este rendimiento de unión rara vez se ha probado en experimentos de laboratorio.
Ahora, Joshua Meier, de la Absci Corporation de Nueva York, y sus colegas han utilizado una IA para diseñar nuevas versiones de un anticuerpo llamado trastuzumab que se utiliza para tratar el cáncer de mama. Para ello, el equipo alimentó a la IA con la estructura de la proteína cancerígena de interés -llamada factor de crecimiento epidérmico humano 2 (HER2)- junto con la estructura parcialmente completa del trastuzumab. La estructura proporcionada a la IA carecía de una región crítica del anticuerpo, denominada HDR3, que se une al HER2.
Durante aproximadamente una semana, la IA generó desde cero 440.000 versiones únicas de la región HDR3. En experimentos de laboratorio, el equipo de Meier construyó 421 de los diseños más prometedores y descubrió que todos podían unirse a la proteína HER2 del cáncer.
Es más, los investigadores descubrieron que tres de los anticuerpos generados por IA se unían a HER2 con más fuerza que el trastuzumab. Esto sugiere que las personas podrían recibir dosis más bajas de estas nuevas versiones del anticuerpo para conseguir los mismos efectos terapéuticos, lo que ahorraría costes y materiales. Sin embargo, los anticuerpos que se unen más fuertemente a las dianas no siempre conducen a mejores resultados sanitarios, por lo que se necesitarían más estudios celulares y animales para confirmar esta idea.
Si los nuevos anticuerpos son demasiado distintos de las proteínas que se encuentran normalmente en el organismo, podrían provocar una respuesta inmunitaria que dañara el tejido sano. El equipo descubrió que era improbable que los anticuerpos generados por la IA provocaran una respuesta autoinmune de este tipo, utilizando una IA para comparar la estructura de los anticuerpos generados por la IA con los que se encuentran normalmente en el organismo.
“Es estupendo ver que los investigadores tienen cierto éxito en el cribado de sus bibliotecas de anticuerpos generados por IA”, afirma Jeffrey Gray, de la Universidad Johns Hopkins de Baltimore (Maryland). “Aunque su tasa de éxito es pequeña, me alegro de que estén probando sus diseños experimentalmente. Ahora mismo se están produciendo avances increíbles en los enfoques de IA para la generación de anticuerpos”.
