Kako nam lame in umetna inteligenca pomagajo pri iskanju zdravil?

Ko pomislimo na lamo, si verjetno najprej predstavljamo puhasto žival iz Južne Amerike, ki je videti kot križanec med kamelo in ovco na dolgih nogah. Toda kaj ima lama opraviti z zdravili? Odgovor se skriva v njenem imunskem sistemu.

Protitelesa so eno ključnih orožij našega imunskega sistema v boju proti virusom in bakterijam, prepoznajo pa lahko tudi rakave celice. Njihovo običajno obliko poenostavljeno ponazorimo kot črko Y, sestavljeno iz štirih verig - dveh težkih in dveh lahkih. Leta 1993 so znanstveniki v Bruslju naključno odkrili, da kamele proizvajajo tudi protitelesa z le dvema težkima verigama. Enako velja tudi za njihove sorodnice lame in alpake. Za znanstvenike je posebej zanimiv postal prepoznavni del takega protitelesa (VHH): deluje lahko samostojno in ima le približno desetino mase običajnega protitelesa. Zaradi njegove majhnosti mu pravimo nanotelo.

Leta 1995 so podobno posebnost odkrili tudi pod vodo: morski psi so neodvisno razvili protitelesa brez lahkih verig, imenovana IgNAR. Tudi njihov majhni prepoznavni del, imenovan VNAR, lahko deluje samostojno. Evolucija je torej podobno idejo uporabila dvakrat.

Majhno, a močno

Predstavljajte si nanotelo kot majhen ključ in tarčo na virusu ali na rakavi celici kot ključavnico. Pomembno je, da se ključ prilega izbrani ključavnici in hkrati ne odpira drugih vrat. Ker imajo rakave celice na svoji površini pogosto drugačne količine določenih beljakovin kot zdrave celice, lahko te razlike izkoristimo za bolj usmerjeno zdravljenje. Če nanotelo ustrezno nadgradimo, lahko z njegovo pomočjo k rakavi celici pritegnemo imunske celice, ki jo uničijo. S takšnim usmerjanjem želimo doseči manj stranskih učinkov kot z zdravili, ki delujejo na procese, skupne tudi zdravim celicam, na primer podvajanje DNK.

Nanotelesa imajo tudi praktične prednosti. Zaradi njihove preproste zgradbe jih lahko proizvajamo v bakterijskih celicah ali kvasovkah in se tako izognemo marsikateri zapletenosti ter stroškom proizvodnje običajnih protiteles v sesalskih celicah. Pogosto so odporna na visoke temperature, zaradi svoje majhnosti pa lahko dosežejo tudi težje dostopna mesta na beljakovinah in lažje prodrejo v trdne tumorje.

Nanotelo kamele (oranžno) se prilega lizocimu, beljakovini iz kokošjega jajca (modro), kot ključ v ključavnico. Temnejša odtenka označujeta mesta stika, v katera sega dolga zanka nanotelesa. Gre za modelni primer, ne za rakavo tarčo. Prikaz: narejen v programu PyMOL na podlagi strukture 1MEL iz podatkovne zbirke PDB (Desmyter in sod., 1996).

Prikaz: narejen v programu PyMOL na podlagi strukture 1MEL iz podatkovne zbirke PDB (Desmyter in sod., 1996).

Nanotelesa niso le novo upanje za prihodnost. Prvo zdravilo na njihovi osnovi, caplacizumab (na trgu poznan kot Cablivi), je v EU odobreno od leta 2018 in se uporablja za zdravljenje pridobljene trombotične trombocitopenične purpure (aTTP) - redke, a življenjsko nevarne krvne bolezni. Številna druga zdravila na osnovi nanoteles še preizkušajo v kliničnih študijah.

Primerjava običajnega človeškega protitelesa IgG s protitelesi brez lahkih verig pri lami in morskem psu. Njihova prepoznavna dela VHH in VNAR lahko uporabimo samostojno. Prikaz je shematski in ni v merilu.

Shema je bila ustvarjena s pomočjo UI (Claude anthropic)

Iskanje igle v senu

Ena od poti do nanoteles se začne z odvzemom krvi zdravi živali, ki je pred tem nismo izpostavili tujku oziroma izbrani tarčni molekuli. Iz njenih B-celic, ki proizvajajo protitelesa, nato pripravimo tako imenovane »knjižnice« nanoteles. Te vsebujejo milijone različnih aminokislinskih zaporedij - zapisov za različna nanotelesa. Kadar iščemo nanotelo proti določeni tarči, na primer beljakovini na rakavi celici, torej iščemo iglo v senu: med milijoni možnosti moramo najti takšno, ki se na izbrano tarčo veže močno in specifično. Vseh ne moremo posamično testirati. Z laboratorijskim presejanjem izbor zožimo, a že proizvodnja, čiščenje in podrobno testiranje desetih kandidatov lahko vzamejo mesece. Večina jih izpade že med laboratorijskim testiranjem, redke, ki le pridejo do kliničnih študij, pa čaka še dolga pot.

Umetna inteligenca kot pomočnica

Tu v zgodbo vstopi umetna inteligenca (UI). Morda ste zasledili, da je bila leta 2024 podeljena Nobelova nagrada za kemijo prav za napovedovanje tridimenzionalne (3D) strukture beljakovin in za računalniško načrtovanje novih beljakovin. UI lahko iz aminokislinskega zaporedja v nekaj minutah napove 3D-strukturo, katere določanje v laboratoriju lahko traja mesece ali leta.

Takšne napovedi skušamo uporabiti kot sito, s katerim bi iz množice kandidatov izbrali nekaj deset takšnih, ki jih je vredno podrobneje testirati. Podobno kot nam mikroskop omogoča opazovanje celic, nam UI pomaga raziskovati velike količine podatkov. A tudi to orodje ima omejitve. Napoved 3D-strukture je postala razmeroma zanesljiva za številne beljakovine, zlasti kadar imamo dovolj informacij o njihovih evolucijskih sorodnicah. Drugo vprašanje - ali se nanotelo sploh veže na izbrano beljakovino in kako močno - pa je še vedno izjemno težko. Prepričljiva napoved strukture torej še ni dokaz vezave.

Kaj počnemo v LVOŽ?

Prav s tem se ukvarjamo tudi v Laboratoriju za vede o okolju in življenju (LVOŽ) na Univerzi v Novi Gorici. Iz naše knjižnice nanoteles iščemo kandidate za vezavo na različne beljakovine, med njimi takšne, povezane z rakom, in takšne, ki bi jih lahko zaznavali z enostavnimi diagnostičnimi testi.

Ker je naša knjižnica obsežna, razvijamo računalniške metode za zoženje izbora kandidatov in napovedovanje njihovih vezavnih mest na tarči. Ob tem preizkušamo, kako zanesljivi so novi modeli UI pri parih nanoteles in tarč, ki jih med učenjem še niso srečali.

Eden od problemov je, da modelom pri učenju primanjkuje primerov parov, pri katerih vezave ne pričakujemo (t. i. negativnih podatkov). Zato pomagamo pripravljati tudi takšne primere. Model lahko namreč napove prepričljivo strukturo vezanega para, čeprav se molekuli v resnici ne vežeta. Poznavanje področja in zavedanje, kje gredo stvari lahko (in bodo verjetno tudi šle) narobe, tako ostajata ključnega pomena.

Pred nami je še veliko testiranja in izpopolnjevanja metod. Za zdaj nas pri vsakem obetavnem kandidatu čaka vprašanje: ali se res veže na izbrano tarčo in na mesto, ki ga napoveduje računalnik? Prav tu se v našem laboratoriju srečata računalniško in eksperimentalno delo: izbrana nanotelesa proizvedemo in s poskusi preverimo, ali in kako močno se vežejo na svoje tarče. Če nam UI pomaga izbrati, katerim molekulam nameniti čas in sredstva v laboratoriju, smo že naredili korak naprej pri iskanju novih zdravil in diagnostičnih testov. 

Dr. Klara Kropivšek Brumat, mag. Urša Štrancar in sodelavci Laboratorija za vede o okolju in življenju Univerze v Novi Gorici