Team:Harvard

Ein COVID-19-Antikörpertherapeutikum auf der Grundlage von maschinellem Lernen und DNA-Origami-Sequenzlieferung

MOTbox ist ein COVID-19-Therapeutikum, das maschinelles Lernen und DNA-Origami kombiniert, um einen optimierten Anti-SARS-CoV-2-Antikörper zu entwickeln und seine mRNA-Sequenz an Immunzellen infizierter Patienten zu liefern. Der Antikörper soll in einem Pandemieszenario als Übergangsbehandlung dienen, die kostengünstig und schnell mit begrenztem Laborzugang hergestellt werden kann, während ein Impfstoff entwickelt wird. Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens und der differentiellen Evolution optimierten wir Anti-SARS-CoV-2-Antikörpersequenzen, um die Bindungsaffinität und das therapeutische Potenzial zu erhöhen. Wir haben eine neuartige DNA-Origami-Nanostruktur entworfen und rechnerisch validiert, um die optimierten Antikörpersequenzen selektiv an Immunzellen für eine schnelle Antikörperproduktion in vivo zu liefern. Die hohe Wirksamkeit der optimierten Antikörper und die Spezifität des DNA-Origami-Transports reduzieren die minimale therapeutische Dosis und damit auch die Behandlungskosten. Unsere Arbeit ist ein Konzeptnachweis für eine schnelle, kostengünstige Antikörperbehandlung für COVID-19, die auch auf die Behandlung anderer neu auftretender Krankheiten ausgeweitet werden kann.