Intelligenza Artificiale ed editing genetico per creare cellule super potenti: se ne è parlato all’interno del convegno internazionale Advanced Therapies, che si è tenuto il 19 e il 20 marzo a Londra, e ha riunito oltre 2000 stakeholders provenienti da tutto il mondo. Una delle 80 startup innovative presenti e un’università britannica hanno presentato il risultato delle loro ricerche, rispettivamente sull’apporto dell’IA nella selezione delle CAR T migliori e sul ruolo dell’editing genetico nella medicina trasfusionale, per ovviare alle problematiche esistenti.
CAR T: l’approccio per la loro progettazione è limitato
Il potenziale delle terapie CAR T è immenso, eppure circa la metà di tutte le CAR T che entrano nelle prove cliniche viene interrotta prima dell’approvazione; prevedere l’efficacia di una terapia CAR T oltre la sua fase iniziale di scoperta e progettazione rimane infatti una questione importante. “Anche perché”, sostiene Danielle Fairbrass, Team Leader della startup biotech coding.bio, intervenuta al convegno di Londra lo scorso 19 marzo, “l’approccio fino ad ora utilizzato è limitato. Identificare i leganti ad alta affinità, ovvero molecole capaci di legarsi strettamente all’antigene di interesse, sembra razionale – una maggiore affinità per l’antigene può tradursi in una maggiore efficacia terapeutica – ma non tiene conto della necessità di mantenere le cellule CAR in uno stato di funzionamento ottimale”.
La complessità e i problemi da superare nello sviluppo delle CART T
“Sappiamo che problemi come la ‘segnalazione tonica’, una continua attivazione del recettore CAR anche in assenza dell’antigene specifico, possono esaurire prematuramente le cellule T, impedendo loro di raggiungere e distruggere efficacemente le cellule tumorali”, spiega la ricercatrice della startup con sede a Oxford. “Un altro esempio è la determinazione della distanza ottimale tra le cellule T e l’antigene (o epitopo, la parte specifica dell’antigene a cui si lega il recettore), e possibili somiglianze tra l’epitopo e altre proteine del corpo che potrebbero causare reazioni avverse. Ma ci sono molti altri fattori che possono influenzare sia l’efficacia che la sicurezza della terapia”.
In che cosa l’IA sta aiutando i ricercatori che si occupano di CAR T?
“L’arrivo dell’IA ha segnato una svolta”, sostiene Fairbrass. “Insieme ai progressi dal debutto dei modelli di apprendimento automatico Transformers nel 2017, abbiamo assistito a un utilizzo sempre più incisivo dell’approccio che utilizza la tecnica nota come Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP, Natural language processing, ndr) per analizzare e a sintetizzare le proteine. Questo ci ha permesso di predire con precisione le interazioni tra proteine, un passo fondamentale per anticipare la funzionalità di potenziali anticorpi, basandoci su dati strutturati relativi a interazioni chiave. Tuttavia”, prosegue la ricercatrice di Oxford, “ci siamo presto resi conto di un vuoto critico: la carenza di dati funzionali specifici. Per colmare questa lacuna, abbiamo intrapreso un progetto ambizioso, denominato coding.bio, che si prefigge di generare dati attraverso un’approfondita campagna di screening ad alto throughput, cioè test su una vasta gamma di varianti di CAR, in un singolo esperimento, per identificare quelle più promettenti in termini di efficacia terapeutica o specificità verso un determinato antigene”.
I risultati degli esperimenti con l’IA: selezionati i candidati CAR più efficaci migliorandone le prestazioni
La ricercatrice sostiene che il gruppo di scienziati della biotech è riuscito ad ingegnerizzare varianti di CAR con potenziale terapeutico, e le ha poi inserite in cellule viventi per testarne l’efficacia. “Con questi dati, abbiamo non solo identificato candidati CAR promettenti, ma abbiamo anche perfezionato il processo di selezione e migliorato significativamente le loro prestazioni. Ciò ha aperto la possibilità di prevedere future sequenze ottimali e di affinare i CAR già riconosciuti come efficaci, basandoci su un’analisi dettagliata dei dati acquisiti”. Il risparmio di tempo e in termini economici sarebbe quindi notevole: “Grazie all’impiego dell’Intelligenza Artificiale, ciò che richiedeva un tempo di uno o due anni, ora può essere realizzato in soli tre mesi. Questo non solo ha reso la ricerca più efficiente ma ha anche inaugurato nuove prospettive per lo sviluppo di trattamenti personalizzati ed efficaci”.
I dati raccolti e analizzati, sostiene Danielle Fairbrass, permetterebbero di confrontare i metodi tradizionali di selezione con quelli innovativi, guidati dall’IA, dimostrando un evidente miglioramento nella varietà e nell’efficacia delle terapie CAR sviluppate.
A Cambridge create in laboratorio cellule del sangue che non provocano risposta immunitaria
Dall’Università di Cambridge arriva invece la novità legata all’applicazione mirata dell’editing genetico per rivoluzionare la produzione e l’uso delle piastrine. Spiega ad una folta platea di ricercatori il Dr. Cedric Ghevaert, Professore di Medicina Trasfusionale e Consulente Ematologo presso l’Università di Cambridge e del Servizio ematologico e dei trapianti del NHS: “Stiamo sfruttando le cellule staminali pluripotenti come fonte rinnovabile per la generazione di piastrine, con la promessa di eliminare gli ostacoli legati alla disponibilità e compatibilità delle piastrine da donatore”. Con l’uso di tecniche avanzate di editing genetico si manipolano le cellule staminali, inducendole a esprimere specifici fattori di trascrizione che guidano la loro differenziazione in megacariociti, i precursori delle piastrine. Questo processo, noto come programmazione diretta, sfrutta una combinazione brevettata di fattori di trascrizione per semplificare il sistema di coltura e aumentare la purezza e l’efficacia delle piastrine prodotte.
Le cellule create con l’editing genetico permettono di arrestare emorragie più in fretta
“Abbiamo la possibilità di creare un prodotto universale che non innesca l’attivazione delle cellule NK”, che significa la produzione di cellule ematiche ‘universali’ non immunogeniche, ovvero cellule che non provocano una risposta immunitaria nel ricevente durante una trasfusione. “L’editing genetico offre la possibilità di creare piastrine prive di antigeni HLA (Human Leukocyte Antigen), i principali responsabili delle reazioni immunitarie nelle trasfusioni. Attraverso l’utilizzo dell’editing genetico, ambiamo non solo a creare piastrine che possono essere conservate e trasportate più facilmente, ma anche a migliorare le loro funzioni biologiche cioè la loro capacità di promuovere la coagulazione del sangue e arrestare le emorragie, che potrebbe essere particolarmente vantaggioso in contesti di emorragia grave o di chirurgia”.
L’utilizzo delle due tecnologie permette non solo di accelerare significativamente l’accesso ai trattamenti potenzialmente salvavita, ma anche di avere terapie e soluzioni di qualità elevata, riducendone le criticità.
