Team:Harvard

Un anticorps thérapeutique COVID-19 basé sur l’apprentissage automatique et la livraison de séquences par origami d’ADN

MOTbox est un thérapeutique COVID-19 qui couple l’apprentissage automatique et l’origami d’ADN pour concevoir un anticorps anti-SARS-CoV-2 optimisé et livrer sa séquence d’ARNm aux cellules immunitaires des patients infectés. Il s’agit d’un traitement provisoire dans un scénario de pandémie, qui peut être fabriqué rapidement et à peu de frais, avec un accès limité au laboratoire, pendant le développement d’un vaccin. À l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’évolution différentielle, nous avons optimisé les séquences d’anticorps anti-SARS-CoV-2 pour améliorer l’affinité de liaison et le potentiel thérapeutique. Nous avons conçu et validé par calcul une nouvelle nanostructure d’origami ADN pour délivrer sélectivement les séquences d’anticorps optimisées aux cellules immunitaires pour une production rapide d’anticorps in vivo. La puissance élevée des anticorps optimisés et la spécificité de l’administration par origami d’ADN permettent de réduire la dose thérapeutique minimale, ainsi que le coût du traitement. Notre travail est une preuve de concept d’un traitement par anticorps rapide et rentable pour le COVID-19 qui peut également être étendu au traitement d’autres maladies émergentes.

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