Antibadlar asosida dorivor preparatlar ishlab chiqilishi kasallik bilan bogʻliq proteinning epitop deb ataladigan maxsus qismiga birikishi mumkin boʻlgan antibadni aniqlashdan boshlanadi. Bunday mos keladigan antibadni topish qiyin boʻlishi mumkin.
Bangalorega joylashgan ImmunitoAI kompaniyasi bu vazifani hal qilish uchun sunʼiy intellektni qoʻllaydi. Uning AbInitio platformasi tanlangan maqsad va epitop uchun antibadlarni loyihalashga moʻljallangan va keyin startap oʻz laboratoriyasida sinovdan oʻtkazadi.
Startap 2020-yilda doktor Aridni Shah va Trisha Chatterjee tomonidan Entrepreneur First talantlar akseleratori orqali tashkil etilgan, ular oʻsha yilning avgust oyida tanishgan.
Bosh ijrochi boʻlgan Shah NCBS-TIFR dan biologik fanlar boʻyicha PhD va Delhi universiteti biomeditsina fanlari boʻyicha bakalavr darajasiga ega. Texnik direktor boʻlgan Chatterjee Delhi universiteti kompyuter fanlari boʻyicha magistr va avval GreyOrange kompaniyasining tadqiqot va ishlab chiqish boʻlimida dasturiy taʼminot ishlab chiqish boʻyicha katta muhandis boʻlgan.
Dastlabki gʻoya Shahning asalari bilan bogʻliq doktorlik tadqiqotidan kelib chiqqan. Asalari model organizm boʻlmagani sababli, ularning oqsillari against antibadlarni olish qiyin edi. Sanoat ekspertlari bilan dastlabki muhokamalar shuni koʻrsatdiki, dorivor ishlab chiqaruvchilar ham mos keladigan boshlangʻich antibadlarni izlashda xuddi shu muammoga duch kelishmoqda, deb taʼkidlaydi Chatterjee.
Chatterjee gʻoyani ishlab chiqishga taxminan uch oy, birinchi prototipni yaratishga esa uch haftagacha sarflagan. Bu versiya potentsial antibadlarni reytinglash edi, bu hozirgi kunda AbInitio bajarayotgan antibadlarni loyihalash ishidagi soddaroq vazifadir.
ImmunitoAI biologiya jamoasi avvalo kasallik sohasini, maqsadli proteinni va antibad bogʻlanishi kerak boʻlgan epitopni aniqlaydi. Shuningdek, antibad maqsadni bloklashi yoki faollashtirishi kerakligi aniqlanadi. Keyin AbInitio tanlangan epitop uchun antibadlar va antibadga oʻxshash tuzilmalarni, jumladan nanotiblar — kichik, monodomenli antibadlarni loyihalaydi.
Platforma Protein Data Bankdagi bogʻlanuvchi protein juftlarining uch oʻlchamli tuzilmalari asosida oʻqitiladi, bu ochiq manba omboridir. Startap tomonidan ishlab chiqilgan matematik transformatsiya atomlarning uch oʻlchamli koordinatalarini ikkita grafga aylantiradi, bunda atomlar nuqtalar sifatida, bogʻlanishlar esa ularning oʻzaro taʼsir qilish joylarini koʻrsatadi.
Model ikki protein shakllarining bir-biriga qanday joylashishini oʻrganadi, bunda birining teshiklari ikkinchisining tugunlariga mos keladi. U shuningdek, proteinlarning qurilish bloklari boʻlgan qaysi aminokislotalar bir-biri bilan bogʻlanishini oʻrganadi. Loyihalash bosqichi davomida platforma keyingi qayta ishlash zaruriyatini kamaytirish uchun dorivor xususiyatlarini tekshiradi.