Socio de expresión con impulso para aumentar la terapia génica con diseño de introna basado en IA

Durante el bloqueo, el funcionamiento de la Covid-19 en el proyecto respectivo, Kärt Tomberg, PhD, se encontró pensando en Intron. Ella era parte del equipo que trabajaba en proteínas de espiga utilizadas en vacunas. Su función era crear expresión para proteínas. "Soy genetista y he estado observando los genes durante 19 años, pero nunca tuve que diseñar Transgen", dijo GeneralMientras buscaba los diseños de proteínas S compartidos por otros científicos, no pudo descubrir que la forma en que estaban listas.

"Hace cincuenta años, (primero) habíamos indexado el genoma humano, otros genomas solos, no sabíamos cómo se veían los genes", dijo. Sin embargo, "estamos utilizando genes y estructuras genéticas que parecen virus y estructura bacteriana en comparación con los genes humanos. Seguramente podemos parecernos como genes humanos. Una clara diferencia es que los genes virales naturales no contienen intrón. Tomburgo, un "nard clásico" auto conocido, comenzó a ejecutar algunos de sus propios experimentos, para descubrir qué es el intrón con el punto de vista de Splissosomas y "para predecirlo", algo que realmente no se hizo antes, dijo.

Tomó varios meses, pero finalmente trajo una forma de promover la expresión de proteínas con genes virales al poner intrón. Cuando probó su perspectiva sobre la expresión de proteínas de Spike, la producción de proteínas aumentó aproximadamente 10 veces. Su trabajo hace la base de la tecnología que describe las expresiones, que es una compañía coinstalada por Tomberg y el experto en ingeniería del genoma Alan Bradley, PhD. El motor de sintaxis genética de la compañía es una plataforma artificial manual de inteligencia que utiliza "intrónis" para aumentar la expresión génica. En particular, crea ADNc con sitios óptimos e introducciones que aumentan la producción de proteínas sin cambiar la secuencia genética subyacente.

Esta semana, la compañía anunció su primer acuerdo de cooperación y licencia con una importante compañía farmacéutica, Boehringer Ingelheim, centrada en el desarrollo de la terapia génica agrandada. En las condiciones de la asociación, el Boehringer aprovechará el motor de sintaxis genética de las expresiones, una plataforma con IA que produce un intrón personalizado que promueve la expresión de proteínas sin cambiar la secuencia genética subyacente. Los socios no revelan qué tratamientos cooperarán en este momento.

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El funcionamiento interno del motor de las expresiones es complejo, pero Tomburg ofreció una idea de cómo la etapa hace predicciones. “La naturaleza no tiene el intrón correcto (significado), no cuidadosamente o en la misma forma expresar cosas. Si he entrenado un modelo para predecir un buen intrón (uso) de datos que ya están en la naturaleza, no encontraremos buenas reglas ”, explicó. Esto significaba "teníamos que hacer datos nosotros mismos".

Los científicos de las expresiones han creado un conjunto de datos de capacitación al generar miles de millones de puntos de datos en varias combinaciones de intrans y exón en los últimos dos años, que pueden usarse para aprender patrones que indican un buen derrame y una mala descarga. Luego usaron este conjunto de datos para entrenar el modelo AI para hacer predicciones donde se debe agregar el intrón, cuánto se requiere, lo que es especialmente el intrón, y qué pasa con el exón circundante debería ser. A veces, se entiende la decisión de disparo porque elimina algo tóxico, dijo Tomberg. En otros casos, está menos claro que, como resultado de una mayor producción de proteínas, como resultado de una predicción particular, es que la computadora puede recoger un patrón biológico que los científicos aún no han entendido.

La configuración predeterminada para el sistema es generar un único diseño de intrón pero un lugar para la adaptación. Por ejemplo, se puede instruir para generar varios diseños, pero que los limiten a un número específico de pares de bases. También puede generar un diseño basado en un conjunto de datos en el codón que se encuentra en la naturaleza en lugar de los datos internos generados de la expresión, dijo Tomberg.

Además del acuerdo de Boehringer, las expresiones están abiertas para descubrir otras relaciones con otras en el espacio de terapia génica, especialmente compañías grandes y más maduras. "No tenemos la capacidad de desarrollar drogas", dijo Tomburg. "Queremos asociarnos con alguien que tenga la capacidad de tomar todos los caminos para tomar todo porque entonces podemos aprender más sobre nuestra tecnología dentro de ese lugar". Dada la incertidumbre actual en el mercado de terapia génica, para una pequeña empresa de aproximadamente 14 personas, "tenemos que centrarnos en quién elegimos".