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AI改變游戲規(guī)則,mRNA世界風(fēng)起云涌

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AI改變游戲規(guī)則,mRNA世界風(fēng)起云涌

過(guò)去幾年,AI在新藥研發(fā)領(lǐng)域,開始發(fā)揮越來(lái)越重要的作用,在mRNA領(lǐng)域更是如此。

文|氨基觀察

如果把這一波mRNA技術(shù)浪潮比喻為大航海,Moderna、BioNTech是率先到達(dá)新大陸的兩個(gè)冒險(xiǎn)家。

它們已渡過(guò)了大航海時(shí)代最危險(xiǎn)、最不確定的領(lǐng)域,即證明了mRNA疫苗的可行性,以及驚人的效果。

mRNA就此按下加速鍵。

海外一眾biotech以及斯微生物領(lǐng)銜的國(guó)內(nèi)biotech,都在沿著這個(gè)相對(duì)確定的方向進(jìn)行優(yōu)化,以期待開拓更多應(yīng)用場(chǎng)景。換句話說(shuō),Moderna、BioNTech拉開了新一輪mRNA競(jìng)爭(zhēng)序幕。當(dāng)下,Moderna、BioNTech的綜合實(shí)力依然最強(qiáng);但將時(shí)間拉長(zhǎng),biotech們未嘗不會(huì)迅速趕超。創(chuàng)新藥世界,一切皆有可能。

更重要的是,AI(人工智能)將拉平一批公司間的差距。當(dāng)前,不管是序列設(shè)計(jì)還是遞送系統(tǒng)都存在需要解決的bug,而AI有望成為有力武器。

例如,斯微生物很早便開始探索AI與mRNA技術(shù)的融合,并持續(xù)突破。

5月2日,斯微生物和百度美研、俄勒岡州立大學(xué)、羅切斯特大學(xué)合作在國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊Nature發(fā)表了AI應(yīng)用于mRNA領(lǐng)域的首篇CNS主刊論文——《Algorithm for Optimized mRNA Design Improves Stability and Immunogenicity》。

值得一提的是,鑒于這篇論文對(duì)生物醫(yī)學(xué)的重要性,Nature雜志決定在正式排版之前先將預(yù)覽版快車道上線。此前只有極少數(shù) Nature 論文(如AlphaGo和AlphaFold2)獲得了快車道上線。

某種程度上,這也預(yù)示著,斯微生物正引領(lǐng)國(guó)內(nèi)mRNA技術(shù)趕超世界水平。

在AI的推動(dòng)下,mRNA世界注定風(fēng)起云涌。先知先覺、且能夠獲得更多精準(zhǔn)“算力”的企業(yè),將會(huì)成為未來(lái)mRNA領(lǐng)域的中堅(jiān)力量。

從10616億年到11分鐘

過(guò)去幾年,AI在新藥研發(fā)領(lǐng)域,開始發(fā)揮越來(lái)越重要的作用,在mRNA領(lǐng)域更是如此。

mRNA疫苗從誕生到應(yīng)用人體,大致分為序列設(shè)計(jì)、靶向輸送、識(shí)別表達(dá)三大過(guò)程。如果用編程話語(yǔ)來(lái)解釋,分別對(duì)應(yīng)代碼設(shè)計(jì)、傳輸代碼、識(shí)別代碼。

毋庸置疑,作為一切的開端,序列設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)是重中之重。在該環(huán)節(jié),醫(yī)學(xué)大咖們需要去尋找最優(yōu)解。然而,這并非易事。

對(duì)于任何具有幾十個(gè)堿基的RNA分子來(lái)說(shuō),可能的配對(duì)組合數(shù)量幾乎是天文數(shù)字,這為醫(yī)學(xué)臨床帶來(lái)了難以克服的計(jì)算挑戰(zhàn)。

例如,新冠病毒的刺突蛋白(抗原)共有1273氨基酸,能翻譯成刺突蛋白的mRNA序列達(dá)2.4×10632之多。

這也導(dǎo)致,找到足夠穩(wěn)定、翻譯效率高、密碼子(RNA上決定一個(gè)氨基酸的三個(gè)相鄰堿基的排列順序)足夠優(yōu)化的mRNA序列是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn),不僅耗錢、耗力更耗時(shí):

即便采用超級(jí)計(jì)算機(jī)大海撈針,把新冠病毒氨基酸序列都“計(jì)算”一遍,也需要10616億年。

也正因此,此前的設(shè)計(jì)藥企主要考慮密碼子最優(yōu)性而沒有考慮穩(wěn)定性。但如果能夠有效率地把兩者綜合在一起找出最優(yōu)解,顯然會(huì)更有競(jìng)爭(zhēng)力。

基于此,全球布局mRNA技術(shù)的企業(yè),都在牽手AI技術(shù)企業(yè),希望達(dá)到更好的效果。日前,Moderna就宣布牽手IBM。

國(guó)內(nèi)企業(yè)也沒有落下。比如,斯微生物早早便布局AI技術(shù),并牽手百度加速進(jìn)程。在提升效率問(wèn)題方面,斯微生物也找到了解決之道,斯微生物設(shè)計(jì)的LinearDesign算法僅用時(shí)10.7分鐘就能找到新冠疫苗最優(yōu)解。 從10616億年到11分鐘,LinearDesign算法是怎么做到的呢?

日前,斯微生物發(fā)表的論文《Algorithm for Optimized mRNA Design Improves Stability and Immunogenicity》為我們揭示了這一點(diǎn):核心思路是借助相應(yīng)的辦法縮小篩選范圍。

mRNA設(shè)計(jì)有兩個(gè)主要目標(biāo),即穩(wěn)定性和密碼子最優(yōu)性,LinearDesign算法綜合考慮了這兩點(diǎn)。

為了優(yōu)化穩(wěn)定性,研究人員借助自然語(yǔ)言中的思想——DFA(lattice)表示和網(wǎng)格解析(lattice parsing)——來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是先提前構(gòu)造出一個(gè)查找結(jié)構(gòu),之后輸入序列在該結(jié)構(gòu)中就可以進(jìn)行非常高效的查找。

回到mRNA身上。該算法抓住生物分子穩(wěn)定性的最根本特征——自由能(MFE),MFE越低,分子越穩(wěn)定。通過(guò)該算法模型,把“大海撈針”變成“按圖索驥”,最終能夠高效地找到MFE最低的mRNA序列。

至于最優(yōu)性則是借助密碼子適應(yīng)指數(shù)(CAI)來(lái)測(cè)量。CAI介于0-1之間,數(shù)值越大越好;而MFE則與序列的長(zhǎng)度相關(guān),科研人員用特定的公式將兩者結(jié)合,最終通過(guò)相應(yīng)的算法尋找最優(yōu)解。

也就是說(shuō),通過(guò)類比的方式,斯微生物找到了mRNA設(shè)計(jì)簡(jiǎn)化的解決之道,未來(lái)不僅能夠應(yīng)用在疫苗之上,也能應(yīng)用于藥物研發(fā)。

應(yīng)用AI之后,mRNA技術(shù)有可能做到以前想不到也不敢想的事情。

改變游戲規(guī)則的存在

“這是改變游戲規(guī)則的存在”。牽手IBM之后,Moderna首席執(zhí)行官Stéphane Bancel如此形容AI與mRNA技術(shù)的結(jié)合。

的確如此。AI能為mRNA帶來(lái)的助力,不僅是上文提到的“快”,更包括“優(yōu)”。

相同制劑配方的mRNA疫苗,在體內(nèi)免疫原性的強(qiáng)弱,主要取決于mRNA在體內(nèi)表達(dá)的抗原蛋白量。

抗原蛋白量的主要影響要素,則是化學(xué)穩(wěn)定性、翻譯效率。

化學(xué)穩(wěn)定性越好,在體內(nèi)停留的時(shí)間越長(zhǎng),那么表達(dá)蛋白的持續(xù)時(shí)間也會(huì)更長(zhǎng),相應(yīng)的抗原蛋白量會(huì)更高;翻譯效率主要取決于上文提到的CAI,數(shù)值越大意味著表達(dá)效率更高。

化學(xué)穩(wěn)定性疊加翻譯效率,最終體現(xiàn)在免疫原性方面。

因此,對(duì)于一個(gè)優(yōu)秀的mRNA序列來(lái)說(shuō),核心需要具備三大特點(diǎn):化學(xué)穩(wěn)定性、翻譯效率和免疫原性。

在《Algorithm for Optimized mRNA Design Improves Stability and Immunogenicity》論文中,我們能夠看到,斯微生物攜手百度應(yīng)用AI設(shè)計(jì)的新冠疫苗和帶狀皰疹疫苗,都比采用傳統(tǒng)算法設(shè)計(jì)的疫苗更具優(yōu)勢(shì)。

化學(xué)穩(wěn)定性、翻譯效率和免疫原性,對(duì)應(yīng)的衡量指標(biāo)分別為半衰期、蛋白質(zhì)表達(dá)水平、抗體反應(yīng)。

在與Moderna mRNA疫苗的頭對(duì)頭實(shí)驗(yàn)中,LinearDesign 設(shè)計(jì)的疫苗序列穩(wěn)定性(mRNA分子半衰期)最多提升5倍以上,蛋白質(zhì)表達(dá)水平(48小時(shí))最多提升3倍,抗體反應(yīng)最多提升128倍。

如下圖所示,在與帶狀皰疹mRNA疫苗的頭對(duì)頭實(shí)驗(yàn)中,對(duì)比傳統(tǒng)密碼子優(yōu)化方法設(shè)計(jì)的帶狀皰疹mRNA疫苗序列,LinearDesign設(shè)計(jì)的疫苗序列穩(wěn)定性(mRNA分子半衰期)最多提升6倍以上,蛋白質(zhì)表達(dá)水平(48小時(shí))最多提升5.3倍,抗體反應(yīng)最多提升8倍。

帶狀皰疹mRNA疫苗生物實(shí)驗(yàn)結(jié)果。a為實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié),b-c為穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn),d為蛋白表達(dá)實(shí)驗(yàn),e為小鼠實(shí)驗(yàn)。

兩種mRNA疫苗均展現(xiàn)出優(yōu)效性,證明AI算法在mRNA技術(shù)領(lǐng)域應(yīng)用的普適性。這也是最為重要的一點(diǎn)。

因?yàn)?,技術(shù)的普適性意味著,擁有核心技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的疫苗企業(yè),將成為game-changer。

風(fēng)起云涌的變局時(shí)刻

沒有人會(huì)懷疑,新冠疫苗只是mRNA技術(shù)遠(yuǎn)航的第一站。后續(xù),mRNA技術(shù)這艘巨輪,將會(huì)不斷駛向遠(yuǎn)方,不僅包括預(yù)防疫苗,更包括治療疫苗。

AI技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景,也將順勢(shì)延伸,并充分發(fā)揮價(jià)值。變化正在發(fā)生。

上個(gè)月,Moderna與默沙東在AACR大會(huì)上,公布了mRNA疫苗與K藥聯(lián)用作為完全切除的III/IV期黑色素瘤患者II臨床數(shù)試驗(yàn)具體數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示,相較于單獨(dú)使用K藥的黑色素瘤患者,使用mRNA疫苗與K藥聯(lián)合治療的患者死亡或復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)降低44%。

這是腫瘤疫苗研發(fā)道路上的突破性進(jìn)展,也重新喚起了人們對(duì)腫瘤疫苗潛力的期待。

而上文提到的斯微生物,也正在AI技術(shù)的加持下,加快與全球mRNA巨頭的接軌。目前,斯微生物也已在腫瘤治療疫苗領(lǐng)域有所突破,其研發(fā)的編碼新生抗原mRNA個(gè)性化腫瘤疫苗,在澳大利亞于2022年初正式啟動(dòng)臨床I期。

在腫瘤發(fā)展過(guò)程中,積累的突變和基因組變化可能會(huì)產(chǎn)生新生抗原,獨(dú)特存在于癌細(xì)胞中并具有免疫原性。

大多數(shù)新抗原產(chǎn)生于個(gè)體患者所獨(dú)有的突變,這使得新抗原定向免疫療法,成為一種完全個(gè)體化的治療方法。

但如何尋找能夠成藥的新抗原,對(duì)藥企的技術(shù)和算法積累提出了極高要求。因此,這也被視為mRNA疫苗的新殿堂。

斯微生物的策略是借助二代測(cè)序技術(shù),研究人員可以更好地了解患者的基因突變情況;與此同時(shí),斯微生物借助自主開發(fā)的人工智能新抗原篩選及預(yù)測(cè)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的個(gè)性化新生抗原預(yù)測(cè)。

目前來(lái)看,斯微生物的人工智能新抗原篩選及預(yù)測(cè)平臺(tái)得到了初步驗(yàn)證。在臨床前研究中,斯微生物編碼新生抗原mRNA個(gè)性化腫瘤疫苗,對(duì)于肝癌術(shù)后患者取得了良好的效果。

與此同時(shí),基于AI技術(shù),斯微生物也將布局更為前沿的環(huán)狀RNA領(lǐng)域,從而鞏固自身在全球mRNA領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

環(huán)狀RNA作為下一代mRNA技術(shù),由于其特殊的無(wú)末端結(jié)構(gòu),具備穩(wěn)定性更高、表達(dá)時(shí)間更長(zhǎng)、生產(chǎn)成本較低等優(yōu)勢(shì),有望解決線形mRNA面對(duì)的多種挑戰(zhàn)。

去年8月份,默沙東的入局推動(dòng)了環(huán)狀RNA賽道的研發(fā)熱度。斯微生物正探索將AI算法應(yīng)用于環(huán)狀RNA平臺(tái)技術(shù),開發(fā)下一代mRNA疫苗和藥物。

當(dāng)然,將AI應(yīng)用于mRNA的不只是斯微生物。當(dāng)一個(gè)技術(shù)變得成熟、實(shí)用,它將愈發(fā)不可或缺,進(jìn)而成為所有公司的必備技能。

未來(lái),誰(shuí)能不斷改進(jìn)產(chǎn)品,做出更好的計(jì)算模型,實(shí)現(xiàn)更好的功能,那也將收獲更多的機(jī)會(huì)和回報(bào)。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請(qǐng)聯(lián)系原著作權(quán)人。

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AI改變游戲規(guī)則,mRNA世界風(fēng)起云涌

過(guò)去幾年,AI在新藥研發(fā)領(lǐng)域,開始發(fā)揮越來(lái)越重要的作用,在mRNA領(lǐng)域更是如此。

文|氨基觀察

如果把這一波mRNA技術(shù)浪潮比喻為大航海,Moderna、BioNTech是率先到達(dá)新大陸的兩個(gè)冒險(xiǎn)家。

它們已渡過(guò)了大航海時(shí)代最危險(xiǎn)、最不確定的領(lǐng)域,即證明了mRNA疫苗的可行性,以及驚人的效果。

mRNA就此按下加速鍵。

海外一眾biotech以及斯微生物領(lǐng)銜的國(guó)內(nèi)biotech,都在沿著這個(gè)相對(duì)確定的方向進(jìn)行優(yōu)化,以期待開拓更多應(yīng)用場(chǎng)景。換句話說(shuō),Moderna、BioNTech拉開了新一輪mRNA競(jìng)爭(zhēng)序幕。當(dāng)下,Moderna、BioNTech的綜合實(shí)力依然最強(qiáng);但將時(shí)間拉長(zhǎng),biotech們未嘗不會(huì)迅速趕超。創(chuàng)新藥世界,一切皆有可能。

更重要的是,AI(人工智能)將拉平一批公司間的差距。當(dāng)前,不管是序列設(shè)計(jì)還是遞送系統(tǒng)都存在需要解決的bug,而AI有望成為有力武器。

例如,斯微生物很早便開始探索AI與mRNA技術(shù)的融合,并持續(xù)突破。

5月2日,斯微生物和百度美研、俄勒岡州立大學(xué)、羅切斯特大學(xué)合作在國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊Nature發(fā)表了AI應(yīng)用于mRNA領(lǐng)域的首篇CNS主刊論文——《Algorithm for Optimized mRNA Design Improves Stability and Immunogenicity》。

值得一提的是,鑒于這篇論文對(duì)生物醫(yī)學(xué)的重要性,Nature雜志決定在正式排版之前先將預(yù)覽版快車道上線。此前只有極少數(shù) Nature 論文(如AlphaGo和AlphaFold2)獲得了快車道上線。

某種程度上,這也預(yù)示著,斯微生物正引領(lǐng)國(guó)內(nèi)mRNA技術(shù)趕超世界水平。

在AI的推動(dòng)下,mRNA世界注定風(fēng)起云涌。先知先覺、且能夠獲得更多精準(zhǔn)“算力”的企業(yè),將會(huì)成為未來(lái)mRNA領(lǐng)域的中堅(jiān)力量。

從10616億年到11分鐘

過(guò)去幾年,AI在新藥研發(fā)領(lǐng)域,開始發(fā)揮越來(lái)越重要的作用,在mRNA領(lǐng)域更是如此。

mRNA疫苗從誕生到應(yīng)用人體,大致分為序列設(shè)計(jì)、靶向輸送、識(shí)別表達(dá)三大過(guò)程。如果用編程話語(yǔ)來(lái)解釋,分別對(duì)應(yīng)代碼設(shè)計(jì)、傳輸代碼、識(shí)別代碼。

毋庸置疑,作為一切的開端,序列設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)是重中之重。在該環(huán)節(jié),醫(yī)學(xué)大咖們需要去尋找最優(yōu)解。然而,這并非易事。

對(duì)于任何具有幾十個(gè)堿基的RNA分子來(lái)說(shuō),可能的配對(duì)組合數(shù)量幾乎是天文數(shù)字,這為醫(yī)學(xué)臨床帶來(lái)了難以克服的計(jì)算挑戰(zhàn)。

例如,新冠病毒的刺突蛋白(抗原)共有1273氨基酸,能翻譯成刺突蛋白的mRNA序列達(dá)2.4×10632之多。

這也導(dǎo)致,找到足夠穩(wěn)定、翻譯效率高、密碼子(RNA上決定一個(gè)氨基酸的三個(gè)相鄰堿基的排列順序)足夠優(yōu)化的mRNA序列是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn),不僅耗錢、耗力更耗時(shí):

即便采用超級(jí)計(jì)算機(jī)大海撈針,把新冠病毒氨基酸序列都“計(jì)算”一遍,也需要10616億年。

也正因此,此前的設(shè)計(jì)藥企主要考慮密碼子最優(yōu)性而沒有考慮穩(wěn)定性。但如果能夠有效率地把兩者綜合在一起找出最優(yōu)解,顯然會(huì)更有競(jìng)爭(zhēng)力。

基于此,全球布局mRNA技術(shù)的企業(yè),都在牽手AI技術(shù)企業(yè),希望達(dá)到更好的效果。日前,Moderna就宣布牽手IBM。

國(guó)內(nèi)企業(yè)也沒有落下。比如,斯微生物早早便布局AI技術(shù),并牽手百度加速進(jìn)程。在提升效率問(wèn)題方面,斯微生物也找到了解決之道,斯微生物設(shè)計(jì)的LinearDesign算法僅用時(shí)10.7分鐘就能找到新冠疫苗最優(yōu)解。 從10616億年到11分鐘,LinearDesign算法是怎么做到的呢?

日前,斯微生物發(fā)表的論文《Algorithm for Optimized mRNA Design Improves Stability and Immunogenicity》為我們揭示了這一點(diǎn):核心思路是借助相應(yīng)的辦法縮小篩選范圍。

mRNA設(shè)計(jì)有兩個(gè)主要目標(biāo),即穩(wěn)定性和密碼子最優(yōu)性,LinearDesign算法綜合考慮了這兩點(diǎn)。

為了優(yōu)化穩(wěn)定性,研究人員借助自然語(yǔ)言中的思想——DFA(lattice)表示和網(wǎng)格解析(lattice parsing)——來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是先提前構(gòu)造出一個(gè)查找結(jié)構(gòu),之后輸入序列在該結(jié)構(gòu)中就可以進(jìn)行非常高效的查找。

回到mRNA身上。該算法抓住生物分子穩(wěn)定性的最根本特征——自由能(MFE),MFE越低,分子越穩(wěn)定。通過(guò)該算法模型,把“大海撈針”變成“按圖索驥”,最終能夠高效地找到MFE最低的mRNA序列。

至于最優(yōu)性則是借助密碼子適應(yīng)指數(shù)(CAI)來(lái)測(cè)量。CAI介于0-1之間,數(shù)值越大越好;而MFE則與序列的長(zhǎng)度相關(guān),科研人員用特定的公式將兩者結(jié)合,最終通過(guò)相應(yīng)的算法尋找最優(yōu)解。

也就是說(shuō),通過(guò)類比的方式,斯微生物找到了mRNA設(shè)計(jì)簡(jiǎn)化的解決之道,未來(lái)不僅能夠應(yīng)用在疫苗之上,也能應(yīng)用于藥物研發(fā)。

應(yīng)用AI之后,mRNA技術(shù)有可能做到以前想不到也不敢想的事情。

改變游戲規(guī)則的存在

“這是改變游戲規(guī)則的存在”。牽手IBM之后,Moderna首席執(zhí)行官Stéphane Bancel如此形容AI與mRNA技術(shù)的結(jié)合。

的確如此。AI能為mRNA帶來(lái)的助力,不僅是上文提到的“快”,更包括“優(yōu)”。

相同制劑配方的mRNA疫苗,在體內(nèi)免疫原性的強(qiáng)弱,主要取決于mRNA在體內(nèi)表達(dá)的抗原蛋白量。

抗原蛋白量的主要影響要素,則是化學(xué)穩(wěn)定性、翻譯效率。

化學(xué)穩(wěn)定性越好,在體內(nèi)停留的時(shí)間越長(zhǎng),那么表達(dá)蛋白的持續(xù)時(shí)間也會(huì)更長(zhǎng),相應(yīng)的抗原蛋白量會(huì)更高;翻譯效率主要取決于上文提到的CAI,數(shù)值越大意味著表達(dá)效率更高。

化學(xué)穩(wěn)定性疊加翻譯效率,最終體現(xiàn)在免疫原性方面。

因此,對(duì)于一個(gè)優(yōu)秀的mRNA序列來(lái)說(shuō),核心需要具備三大特點(diǎn):化學(xué)穩(wěn)定性、翻譯效率和免疫原性。

在《Algorithm for Optimized mRNA Design Improves Stability and Immunogenicity》論文中,我們能夠看到,斯微生物攜手百度應(yīng)用AI設(shè)計(jì)的新冠疫苗和帶狀皰疹疫苗,都比采用傳統(tǒng)算法設(shè)計(jì)的疫苗更具優(yōu)勢(shì)。

化學(xué)穩(wěn)定性、翻譯效率和免疫原性,對(duì)應(yīng)的衡量指標(biāo)分別為半衰期、蛋白質(zhì)表達(dá)水平、抗體反應(yīng)。

在與Moderna mRNA疫苗的頭對(duì)頭實(shí)驗(yàn)中,LinearDesign 設(shè)計(jì)的疫苗序列穩(wěn)定性(mRNA分子半衰期)最多提升5倍以上,蛋白質(zhì)表達(dá)水平(48小時(shí))最多提升3倍,抗體反應(yīng)最多提升128倍。

如下圖所示,在與帶狀皰疹mRNA疫苗的頭對(duì)頭實(shí)驗(yàn)中,對(duì)比傳統(tǒng)密碼子優(yōu)化方法設(shè)計(jì)的帶狀皰疹mRNA疫苗序列,LinearDesign設(shè)計(jì)的疫苗序列穩(wěn)定性(mRNA分子半衰期)最多提升6倍以上,蛋白質(zhì)表達(dá)水平(48小時(shí))最多提升5.3倍,抗體反應(yīng)最多提升8倍。

帶狀皰疹mRNA疫苗生物實(shí)驗(yàn)結(jié)果。a為實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié),b-c為穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn),d為蛋白表達(dá)實(shí)驗(yàn),e為小鼠實(shí)驗(yàn)。

兩種mRNA疫苗均展現(xiàn)出優(yōu)效性,證明AI算法在mRNA技術(shù)領(lǐng)域應(yīng)用的普適性。這也是最為重要的一點(diǎn)。

因?yàn)椋夹g(shù)的普適性意味著,擁有核心技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的疫苗企業(yè),將成為game-changer。

風(fēng)起云涌的變局時(shí)刻

沒有人會(huì)懷疑,新冠疫苗只是mRNA技術(shù)遠(yuǎn)航的第一站。后續(xù),mRNA技術(shù)這艘巨輪,將會(huì)不斷駛向遠(yuǎn)方,不僅包括預(yù)防疫苗,更包括治療疫苗。

AI技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景,也將順勢(shì)延伸,并充分發(fā)揮價(jià)值。變化正在發(fā)生。

上個(gè)月,Moderna與默沙東在AACR大會(huì)上,公布了mRNA疫苗與K藥聯(lián)用作為完全切除的III/IV期黑色素瘤患者II臨床數(shù)試驗(yàn)具體數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示,相較于單獨(dú)使用K藥的黑色素瘤患者,使用mRNA疫苗與K藥聯(lián)合治療的患者死亡或復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)降低44%。

這是腫瘤疫苗研發(fā)道路上的突破性進(jìn)展,也重新喚起了人們對(duì)腫瘤疫苗潛力的期待。

而上文提到的斯微生物,也正在AI技術(shù)的加持下,加快與全球mRNA巨頭的接軌。目前,斯微生物也已在腫瘤治療疫苗領(lǐng)域有所突破,其研發(fā)的編碼新生抗原mRNA個(gè)性化腫瘤疫苗,在澳大利亞于2022年初正式啟動(dòng)臨床I期。

在腫瘤發(fā)展過(guò)程中,積累的突變和基因組變化可能會(huì)產(chǎn)生新生抗原,獨(dú)特存在于癌細(xì)胞中并具有免疫原性。

大多數(shù)新抗原產(chǎn)生于個(gè)體患者所獨(dú)有的突變,這使得新抗原定向免疫療法,成為一種完全個(gè)體化的治療方法。

但如何尋找能夠成藥的新抗原,對(duì)藥企的技術(shù)和算法積累提出了極高要求。因此,這也被視為mRNA疫苗的新殿堂。

斯微生物的策略是借助二代測(cè)序技術(shù),研究人員可以更好地了解患者的基因突變情況;與此同時(shí),斯微生物借助自主開發(fā)的人工智能新抗原篩選及預(yù)測(cè)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的個(gè)性化新生抗原預(yù)測(cè)。

目前來(lái)看,斯微生物的人工智能新抗原篩選及預(yù)測(cè)平臺(tái)得到了初步驗(yàn)證。在臨床前研究中,斯微生物編碼新生抗原mRNA個(gè)性化腫瘤疫苗,對(duì)于肝癌術(shù)后患者取得了良好的效果。

與此同時(shí),基于AI技術(shù),斯微生物也將布局更為前沿的環(huán)狀RNA領(lǐng)域,從而鞏固自身在全球mRNA領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

環(huán)狀RNA作為下一代mRNA技術(shù),由于其特殊的無(wú)末端結(jié)構(gòu),具備穩(wěn)定性更高、表達(dá)時(shí)間更長(zhǎng)、生產(chǎn)成本較低等優(yōu)勢(shì),有望解決線形mRNA面對(duì)的多種挑戰(zhàn)。

去年8月份,默沙東的入局推動(dòng)了環(huán)狀RNA賽道的研發(fā)熱度。斯微生物正探索將AI算法應(yīng)用于環(huán)狀RNA平臺(tái)技術(shù),開發(fā)下一代mRNA疫苗和藥物。

當(dāng)然,將AI應(yīng)用于mRNA的不只是斯微生物。當(dāng)一個(gè)技術(shù)變得成熟、實(shí)用,它將愈發(fā)不可或缺,進(jìn)而成為所有公司的必備技能。

未來(lái),誰(shuí)能不斷改進(jìn)產(chǎn)品,做出更好的計(jì)算模型,實(shí)現(xiàn)更好的功能,那也將收獲更多的機(jī)會(huì)和回報(bào)。

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