A COVID-19 antitest terápiás eszköz, amely a gépi tanuláson és a DNS origami szekvencia szállításán alapul

A MOTbox egy COVID-19 terápiás eszköz, amely a gépi tanulást és a DNS origamit összekapcsolva optimalizált SARS-CoV-2 ellenes antitestet tervez, és mRNS szekvenciáját a fertőzött betegek immunsejtjeihez juttatja. A cél, hogy pandémiás forgatókönyv esetén átmeneti kezelésként szolgáljon, amelyet korlátozott laboratóriumi hozzáféréssel olcsón és gyorsan elő lehet állítani, amíg a vakcina kifejlesztése folyamatban van. Együttes gépi tanulás és differenciális evolúciós algoritmusok segítségével optimalizáltuk az anti-SARS-CoV-2 antitest szekvenciákat a kötési affinitás és a terápiás potenciál növelése érdekében. Megterveztünk és számítással validáltunk egy új DNS origami nanoszerkezetet az optimalizált antitest-szekvenciák szelektív eljuttatására az immunsejtekhez a gyors in vivo ellenanyag-termelés érdekében. Az optimalizált antitestek nagy hatékonysága és a DNS origami szállításának specificitása csökkenti a minimális terápiás dózist, ami a kezelési költségeket is csökkenti. Munkánk a COVID-19 gyors és költséghatékony antitestes kezelésének koncepcióját bizonyítja, amely kiterjeszthető más újonnan kialakuló betegségek kezelésére is.

Kapcsolat! Nézze meg a Github oldalunkat:

github oldal

Kövess minket az Instagramon:

@harvardigem

Lájkolj minket a Facebookon:

Harvard iGEM

Emailezz nekünk:

[email protected]

.

Articles

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.