麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)研究人员合着的一项研究描述了一种开放源代码系统,该系统引入了设计,评估和扩充新疫苗和现有疫苗设计的方法。该系统-OptiVax-利用机器学习来选择称为肽的短氨基酸序列,这些氨基酸序列有望为疫苗提供较高的人群覆盖率。

进入临床试验的所有药物中,只有不到12%进入药房,并且药物至少需要10年才能完成从发现到上市的过程。根据美国药物研究与制造商的数据,仅临床试验平均需要6至7年的时间,因此研发费用约为26亿美元。

由于使用了多种预测模型,OptiVax可能是降低成本和加快药物开发速度的关键。通过从一组病毒或肿瘤蛋白中鉴定肽片段并在各种标准中对肽进行评分,包括在约5,000个基因组中的突变率,OptiVax可以设计一种疫苗,以最大化在几个不同地理区域的种群覆盖率。在疫苗中施用肽片段可导致免疫,因为这些片段源自病毒。

OptiVax还考虑了人们个体DNA的巨大差异。正如研究人员所解释的那样,要使肽诱导免疫,它必须首先结合一类主要组织相容性复合物(MHC)分子的凹槽内,该分子包含编码免疫系统细胞表面蛋白的基因集。该肽还必须具有免疫原性,这意味着当它与MHC蛋白结合并在体内展示时,它必须激活T细胞(搜索并破坏病原体的白细胞)。

研究人员使用了一个补充系统EvalVax来预测OptiVax产生的疫苗和其他竞争性疫苗设计的覆盖率。他们发现,两种EvalVax提议的当前局势疫苗将提供90%以上的人口覆盖率。另一方面,他们从29种第三方设计中识别出几种不太可能提供高覆盖率的设计。

CSAIL博士说:“我们基于目前针对当前局势的刺突蛋白评估了一种通用疫苗设计,该设计目前正在多项临床试验中进行。”学生和论文合著者刘Liu和布兰登·卡特说。“基于我们的分析,我们开发了一种增强剂,通过添加肽来提高其覆盖率。如果这种方法适用于动物模型,则设计可以进行人体临床试验。”

Liu,Carter和其他合著者说,他们正在与国立卫生研究院合作,以确定是否可以使用来自当前局势患者的数据来将其方法用于风险预测。除此之外,他们还希望将OptiVax和EvalVax框架应用于为多种传染病设计疫苗。