דור חדש של תרופות אנטי ויראליות

ד
ד"ר ירון אורנשטיין צילום: דני מכליס

חוקרים בטכניון ובאוניברסיטת בן גוריון מציגים גישה חדשנית לפיתוח מהיר של תרופות נגד נגיפים, כמו שפעת או קורונה, באמצעות בינה מלאכותית

פיתוח של חוקרים מהטכניון ומאוניברסיטת בן גוריון בנגב, עשוי להאיץ פיתוח של תרופות אנטי-ויראליות, זאת תוך התבססות על ביולוגיה סינתטית ובינה מלאכותית. את המחקר שהתפרסם במגזין Nature Communication הובילו פרופ’ רועי עמית, הדוקטורנטית נעה כ”ץ שהמריאה החודש לפוסט-דוקטורט באוניברסיטת סטנפורד, וד”ר ירון אורנשטיין עם המסטרנט איתמר טריפטו מאוניברסיטת בן-גוריון בנגב, שתרמו למחקר את החלק החישובי (בינה מלאכותית).

פרופ’ רועי עמית צילום: רמי שלוש
פרו

ביולוגיה סינתטית היא תחום הנדסי חדש למדי, הרותם תהליכים טבעיים ויכולות בקידוד גנטי לטובת פיתוחים הנדסיים חדשים. פרופ’ רועי עמית: “היכולות שלנו בתחום הזה גדלות במהירות אסטרונומית. אם בפוסט-דוקטורט יכולתי לעשות כמה עשרות ניסויים במקביל, הרי שבמאמר שלנו מ-2012 כבר דיווחתי על אלף ניסויים במקביל, ובעבודה של נעה כ”ץ – מאות אלפים. עם זאת, התרגום של מחקרים כאלה ליישומים כגון תרופות הוא אתגר יקר ומסובך המונע, למשל, פיתוח נרחב של תרופות אנטי-ויראליות”.

נועה כ”ץ צילום: הטכניון

לדברי פרופ’ עמית, הבעיה העיקרית בהקשר זה הוא הכדאיות הכלכלית הנמוכה בפיתוח תרופות אנטי-ויראליות. עובדה הנובעת מספקטרום הפעולה הצר שלהן; תרופה אחת מתאימה לנגיף אחד. זאת בניגוד לאנטיביוטיקה, שיכולה לחסל כמה חיידקים שונים. זו הנישה שאליה נכנסו החוקרים משתי האוניברסיטאות: פיתוח תרופות שיפגעו בכמה נגיפים בעת ובעונה אחת.

פרופ’ רועי עמית: “השיטה שפיתחנו, OL-ML, משלבת סינתזת די-אן-איי, ריצוף בקנה מידה רחב, למידה חישובית ומערך טיפול-תגובה (dose-response assay), כלומר פלטפורמה לבדיקת ההשפעה של תרופות אנטי-ויראליות על הנגיף”. ואכן, השיטה שפיתחו החוקרים מאפשרת להם לסרוק באופן מהיר כמות עצומה של מולקולות פוטנציאליות, ולבחון אם הן מתאימות לתפקיד האמור. זאת על סמך למידה חישובית ובפרט שימוש ברשתות נוירונים עמוקות (deep learning). לאחר צמצום האפשרויות, נותרת כמובן העבודה הביולוגית, לבדוק אם מולקולות אלה מספקות את הסחורה בפועל.

ד”ר ירון אורנשטיין: “היישום של למידה עמוקה בגנומיקה בשנים האחרונות הביא ליכולות חיזוי מדהימות שלא יכולנו לדמיין קודם. בעבודה אימנו רשתות נוירונים עמוקות על עשרות אלפי דוגמאות מולקולריות, שנאספו במעבדה של פרופ׳ עמית, וביצענו חיזוי מדויק למיליוני דוגמאות שלא היו בניסוי המקורי. בצורה זו יכולנו לסרוק באופן מהיר כמות עצומה של רצפים, שאי אפשר לסרוק בניסוי בזמן סביר, בהינתן הטכנולוגיות והמשאבים הקיימים בימינו”.

איתמר טריפטו צילום: אלון פלר

פרופ’ רועי עמית מסכם: “המחקר שלנו הדגים את האפשרות לגלות, באמצעות השיטה שפיתחנו, מולקולות אר-אן-איי שיכולות להיקשר ליותר מנגיף אחד. ההדגמה נעשתה על מולקולות מעטפת של פאג’ים (נגיפים התוקפים חיידקים), אבל אנחנו מעריכים שאותה גישה עשויה לפעול גם על חלבוני מעטפת של נגיפים אנושיים, כגון שפעת וקורונה. מולקולה שיכולה להיקשר לשני זנים או יותר של נגיפים, יכולה להוות בסיס לדור חדש של תרופות אנטי-ויראליות, שיתנו מענה להתפרצות חדשה של מגפת קורונה, שפעת או כל נגיף אחר”.

הקליקו כאן לקריאת המאמר המלא במגזין Nature Communication.