Onderzoekers van de Universiteit van Cambridge hebben een AI-ondersteunde vaccintechnologie ontwikkeld die niet gericht is op één specifieke virusvariant, maar bescherming moet bieden tegen complete virusfamilies. Volgens de onderzoekers kan de aanpak de ontwikkeling van vaccins fundamenteel veranderen en op termijn zelfs helpen toekomstige pandemieën te voorkomen.
De technologie maakt gebruik van AI om overeenkomsten tussen verschillende varianten van een virus te identificeren. In plaats van een vaccin te ontwikkelen tegen één bekende virusstam, richt het immuunsysteem zich op gedeelde kenmerken die binnen een hele virusfamilie voorkomen. De eerste resultaten zijn veelbelovend. Een universeel vaccin tegen sarbecovirussen, de virusgroep waartoe onder meer SARS-CoV en SARS-CoV-2 behoren, bleek in een eerste studie veilig. De onderzoeksresultaten vormen een volgende stap in de ontwikkeling van zogenoemde 'pan-virusvaccins', die bescherming moeten bieden tegen zowel bestaande als toekomstige virusvarianten.
AI zoekt de 'hoofdsleutel'
Projectleider Jonathan Heeney van de Universiteit van Cambridge vergelijkt de technologie met een hoofdsleutel die toegang geeft tot alle appartementen in een gebouw. Volgens hem lopen traditionele vaccins voortdurend achter de feiten aan. Vaccins worden ontwikkeld op basis van virusvarianten die op dat moment circuleren. Tegen de tijd dat een vaccin beschikbaar is, kan een nieuw virus of een nieuwe variant zich echter al hebben verspreid. Dat werd tijdens de coronapandemie duidelijk zichtbaar, toen vaccins regelmatig moesten worden aangepast aan nieuwe varianten.
Om dat probleem te omzeilen gebruikte het onderzoeksteam kunstmatige intelligentie om grote hoeveelheden gegevens van verschillende virussen te analyseren. AI identificeerde de delen van virussen die nauwelijks veranderen en die door het immuunsysteem worden herkend. Door juist deze stabiele onderdelen als basis voor een vaccin te gebruiken, hopen de onderzoekers bescherming te bieden tegen een hele virusfamilie in plaats van tegen één specifieke variant. Volgens Heeney betekent dit een fundamentele verandering in de manier waarop vaccins worden ontwikkeld: niet langer reageren op nieuwe virusuitbraken, maar daar juist op vooruitlopen.
Leren van de ebola-uitbraak
De oorsprong van het onderzoek ligt bij de grote ebola-uitbraak in West-Afrika tussen 2013 en 2016. Heeney werkte destijds in de regio en zag hoe kostbare tijd verloren ging doordat aanvankelijk onduidelijk was met welk virus artsen te maken hadden. Pas maanden nadat de eerste patiënten ziek werden, kon worden gestart met de ontwikkeling van een vaccin. In die periode verspreidde het virus zich razendsnel over meerdere landen. Uiteindelijk overleden volgens de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO) ongeveer 11.300 mensen aan de uitbraak.
Volgens Heeney onderstrepen dergelijke gebeurtenissen de noodzaak van een andere aanpak. Door de toenemende wereldbevolking, intensiever internationaal reisverkeer en de groeiende menselijke aanwezigheid in leefgebieden van wilde dieren ontstaan nieuwe virusuitbraken bovendien steeds vaker. Virussen die jarenlang alleen bij dieren voorkwamen, kunnen daardoor overspringen naar mensen, die daar vaak geen natuurlijke afweer tegen hebben.
Eerste resultaten veelbelovend
De nieuwe vaccintechnologie werd toegepast op een universeel sarbecovirusvaccin, ontwikkeld door Cambridge en biotechnologiebedrijf DIOSynVax. In een eerste klinische studie met 39 vrijwilligers, uitgevoerd onder leiding van het University Hospital Southampton en gepubliceerd in het Journal of Infection, werden geen noemenswaardige veiligheidsproblemen vastgesteld.
De onderzoekers bereiden inmiddels grotere klinische studies voor. Tegelijkertijd wordt de AI-technologie verder uitgebreid met de nieuwste generatieve AI-methoden, waardoor nog grotere hoeveelheden virologische data kunnen worden geanalyseerd en kandidaatvaccins sneller kunnen worden ontworpen. Hoewel nog moet blijken of de technologie daadwerkelijk brede bescherming tegen complete virusfamilies kan bieden, zien de onderzoekers hierin een veelbelovende nieuwe richting voor vaccinontwikkeling. Als de aanpak zich in grotere klinische studies bewijst, kan zij niet alleen de ontwikkeling van vaccins versnellen, maar ook bijdragen aan een betere voorbereiding op toekomstige pandemieën.
AI voor gepresonaliseerde vaccins
Vorig jaar ontwikkelden Amerikaanse onderzoekers een AI-gestuurd 3D-model ontwikkeld dat de ontwikkeling van gepersonaliseerde vaccins tegen huidkanker kan versnellen. Voor hun onderzoek maakte het team gebruik van AI om neo-antigenen, gemuteerde tumoreiwitten, te identificeren die een sterke immuunrespons kunnen opwekken. De onderzoekers richtten zich op plaveiselcelcarcinoom en ontdekten met behulp van AI-gebaseerde 3D-structuurmodellering welke eiwitten het meest effectief T-cellen activeren. In een muismodel bleken twee geselecteerde neo-antigenen de tumorgroei succesvol te onderdrukken, elk via een verschillend werkingsmechanisme.
Volgens de onderzoekers biedt de technologie een nauwkeuriger manier om geschikte neo-antigenen te selecteren voor gepersonaliseerde kankervaccins. De aanpak kan leiden tot effectievere immuuntherapieën, met name bij huidkanker en melanoom, waar tumoren vaak veel genetische mutaties bevatten. Daarnaast onderstreept de studie de groeiende rol van AI bij het ontwikkelen van gepersonaliseerde kankerbehandelingen.
