| Название НИОКТР |
Скрининговые технологии и машинное обучение, как инструменты поиска функциональных особенностей суперсемейства иммуноглобулинов. Дизайн потенциальных иммунотерапевтических препаратов
|
| Аннотация |
Суперсемейство иммуноглобулинов обеспечивает основную функцию защиты организма от воздействий внешней среды и участвует непосредственно в реализации главной миссии иммунной системы – распознавании «свой-чужой». Особенности структуры членов суперсемейства, продуктов В клеток, антител, Т-клеточных рецепторов, молекул CD, комплексов МНС I, МНС II важны для понимания механизмов распознавания и уничтожения инфекционных агентов, разработки инновационных подходов для борьбы с аутоиммунными и онкологическими заболеваниями. Гипервариабильность является определяющим свойством представителей суперсемейства, что и обеспечило на заре структурных исследований прорывы в области комбинаторных подходов в скрининге иммуноглобулинов по принципу «генотип-фенотип», исследования специфичности вирусных пептидов, раковых и ауто-антигенов в системе МНС презентации, деградации аутоантигенов протеасомным комплексом и изучения структурных особенностей Т-клеточных рецепторов. Решение этих задач во многом лежало в области анализа «больших данных» и требовало привлечения суперкомпьютеров и QM/MM расчетов. Дальнейшее развитие иммунологии связано с новым направлением, «серологией XXI века», позволяющем с помощью микрофлюидных подходов анализировать индивидуальные ландшафты В- и Т-клеточных рецепторов с последующим созданием терапевтических антител и химерных антигенных Т-клеточных рецепторов (CAR-Т). Новые возможности в области персонифицированной медицины раскрываются при анализе «больших данных» в области презентации антигенов с последующим выходом на новые протоколы лечения вирусных, онкологических, аутоиммунных и орфанных заболеваний. Перечисленные подходы для успешного своего развития требуют создания новых алгоритмов машинного обучения, искусственного интеллекта (ИИ), дальнейшее развитие методов высокопроизводительного скрининга иммуноглобулинов. В рамках проекта предполагается объединить задачи развития направления ИИ в приложении к ключевым фундаментальным и прикладным проблемам иммунологии: (1) изучение ландшафтов В клеточных рецепторов при вирусных, аутоиммунных и онкологических заболеваниях; (2) изучение механизмов презентации на комплексах МНС I и МНС II; (3) изучение механизма деградации аутоантигенов протеасомным комплексом; (4) исследование специфичности CAR-T в условиях выхода опухоли из под контроля иммунной системы. В результате применения методов МО и ИИ предполагается:
(1) создать алгоритм получения индивидуальных противовирусных антител высокой нейтрализующей активности;
(2) создать алгоритм получения каталитических антител высокой специфичности при анализе массивов иммуноглобулиновых матриц и химических библиотек субстратов;
(3) создать алгоритм по выявлению neo-аутоантигенов при системной красной волчанке и ревматоидном артрите и продемонстрировать особенности их презентации;
(4) охарактеризовать В-клеточный ландшафт пациентов с Рассеянным склерозом разной степени тяжести, и с помощью ИИ и микрофлюидных технологий получить спектр патологически значимых аутоантител с последующим получением 3D структур «антиген-антитело»;
(5) создать алгоритм анализа и проанализировать ДНК-кодируемые библиотеки потенциальных ингибиторов протеасомного комплекса и выявить потенциальные группы лекарственных соединений для лечения рака и аутоиммунных заболеваний;
(6) создать панель CAR-T клеток с усиленными противоопухолевыми свойствами на основе гранзимов и модифицированных сигнальных доменов CAR, для лечения рака.
На основе полученных фундаментальных и прикладных знаний предполагается сделать рекомендации в области применения ИИ в иммунологии.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
108000.0
|
| Дата начала |
2025-05-22
|
| Дата окончания |
2028-12-31
|
| Номер контракта |
25-74-30002
|
| Дата контракта |
2025-05-22
|
| Количество отчетов |
4
|
| УДК |
57:007]:001.891.57
|
| Количество просмотров |
18
|
| Руководитель работы |
Габибов Александр Габибович
|
| Руководитель организации |
Габибов Александр Габибович
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ИНСТИТУТ БИООРГАНИЧЕСКОЙ ХИМИИ ИМ. АКАДЕМИКОВ М.М. ШЕМЯКИНА И Ю.А. ОВЧИННИКОВА РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК
|
| Заказчик |
Российский научный фонд
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-12-03 08:32:10 UTC, 2025-12-03 08:32:10 UTC
|
| ОКПД |
Работы оригинальные научных исследований и экспериментальных разработок в области биотехнологии
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
гранзим; MHC,; CAR-T,; антитела,; аутоантигены,; рассеянный склероз,; Т-лимфоциты,; В-лимфоциты,; машинное обучение,; Искусственный интеллект,
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Поисковое (ориентированные фундаментальные) исследование
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
34.15.33 - Молекулярная иммунология; 34.55.15 - Математические и машинные модели биосистем
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Прочие биологические темы
|
| Приоритеты научно-технического развития |
в) переход к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных) и использования генетических данных и технологий;
|
| Регистрационные номера |
—
|
