Approche innovante de la conception de la capside des AAV
Une approche computationnelle qui s'appuie sur les modèles de langage des protéines (pLM) et l'apprentissage par renforcement (RL) pour concevoir des capsides AAV (virus adéno-associé). En se concentrant sur les permutations dans la région variable VIII, notre modèle génère de nouvelles séquences d'acides aminés visant à améliorer l'efficacité et la sécurité thérapeutiques. Cette approche innovante permet de relever les principaux défis de la thérapie génique, tels que l'évasion immunitaire, le ciblage spécifique des tissus et l'efficacité de la transduction.
Intégration des modèles de langage protéique et de l'apprentissage par renforcement
En utilisant le modèle de langage des protéines ESM-2, nous codons avec précision les séquences d'acides aminés, en nous appuyant sur de nombreuses données fonctionnelles et structurelles sur les protéines. L'intégration du RL permet d'affiner ces séquences de manière itérative, en optimisant les caractéristiques phénotypiques et la viabilité structurelle. Cette double stratégie permet d'explorer un espace de séquences plus large, favorisant le développement de variantes d'AAV manufacturables avec un potentiel thérapeutique amélioré.
Performance et impact potentiel
Le modèle applique une politique sur quatre actions - suppression, ajout, substitution et inversion - récompensant la génération de séquences viables. Les résultats préliminaires suggèrent que cette méthodologie pilotée par l'IA peut préserver ou améliorer les caractéristiques phénotypiques souhaitées des capsides d'AAV, ce qui sera validé par la recherche expérimentale.
Faire progresser les interventions thérapeutiques
Cette recherche souligne les avantages de la combinaison de techniques informatiques avancées dans la conception de vecteurs de thérapie génique, améliorant ainsi la précision et l'efficacité des interventions thérapeutiques. Nos résultats promettent de faire progresser le domaine de la thérapie génique en fournissant des solutions plus ciblées et plus efficaces.
