Team:Harvard

A COVID-19 Antibody Therapeutic Based on Machine Learning and DNA Origami Sequence Delivery

MOTboxは機械学習とDNA origamiを結合し最適化した抗SARS-CoV-2抗体のデザインとそのmRNAシーケンスを感染者の免疫細胞に送達するCOVID-19治療法である。 パンデミックシナリオにおける暫定的な治療法として、ワクチンが開発されるまでの間、限られた研究室でのアクセスで安価かつ迅速に製造できることを目的としています。 アンサンブル機械学習と微分進化アルゴリズムを用いて、抗SARS-CoV-2抗体配列を最適化し、結合親和性と治療能力を向上させました。 最適化された抗体配列を免疫細胞に選択的に送達し、生体内で迅速に抗体を産生するための新規DNA折り紙ナノ構造を設計し、計算機的に検証した。 最適化された抗体の高い効力とDNA折り紙送達の特異性により、最小治療量が減少し、治療費も削減されます。 私たちの研究は、COVID-19に対する迅速で費用対効果の高い抗体治療の概念実証であり、他の新興疾患の治療にも拡張可能です。