המאבק בקורונה: חוקרי מיגל משתמשים בענן של אורקל
במסגרת תהליך פיתוח החיסון, מנתחים החוקרים מאגרי נתונים עצומים של רצפים גנטיים ויראליים, במטרה לאתר את נקודות התורפה של הווירוס
מנדי קוגוסובסקי
| 14/09/2020
BIGSTOCK/Copyright: PramoteBigstock
מכון מיגל, שמפתח חיסון לנגיף הקורונה באמצעות החברה הבת MigVax, עושה שימוש בענן של אורקל, שתומכת במחקר כחלק מהתגייסותה הגלובלית למאבק בנגיף. במסגרת תהליך הפיתוח, החוקרים מנתחים מאגרי נתונים עצומים של רצפים גנטיים ויראליים, במטרה לאתר את נקודות התורפה של הנגיף.
במיגל מציגים גישה שונה משאר השחקנים במרוץ, ועובדים על חיסון תת-יחידה על בסיס חלבונים ויראליים שניתן בצורה אוראלית (דרך הפה) ללא הזרקה, כך שהנגישות שלו לקהל הרחב תהיה מהירה וקלה יותר. החלבונים שמפתחת מיגל ומגיעים מהנגיף, מאותתים למערכת החיסון שנחשפה לגוף זר וכך מעודדים אותה לפתח נוגדנים כנגדו. "הווירוס חודר דרך רקמות ריריות לדרכי הנשימה, וכך גם החיסון שלנו שעובד בדרך זו, דרך הפה ודרכי הנשימה, ולא דרך הדם. באופן כזה, התגובה החיסונית מדמה בצורה טובה יותר את תהליך ההידבקות", אומר איתי בלוך, ראש קבוצת מחקר במכון מיגל.
הטכנולוגיה של מיגל מבוססת על ניתוח חישובי מורכב של כמויות דאטה גדולות. לשם כך, נעזרת החברה בטכנולוגיית ענן של אורקל במסגרת מאמציה לפיתוח החיסון: החברה נעזרת בענן של אורקל (Oracle) כדי לנתח את כל מאגרי הנתונים, הכוללים רצפים של הגנום הויראלי ושל חלבונים – זאת במטרה לזהות דפוסים קבועים ומשתנים בתהליך האבולוציה של נגיף הקורונה, ולאתר את נקודות התורפה בהן אפשר לתקוף אותו.
"אנחנו אוספים רצפים ויראליים ממסדי נתונים מכל העולם ומעלים אותם לענן על מנת למפות דפוסי שינוי ברמת הרצף. בנוסף, אנו נעזרים במבנה התלת ממדי של החלבונים הוויראלים. המדמה כיצד נראה החלבון בתוך גוף האדם. זאת, על מנת להבין איפה ממוקמות נקודות התורפה של הווירוס בהסתכלות הנדסית". אומר בלוך. "אם נכוון את מערכת החיסון האנושית באמצעות החלבון שפיתחנו לאותן נקודות תורפה של הנגיף, היא תחסום את הווירוס, וכך תשבש את יכולתו להיכנס לתוך התאים של האדם.
"ניתוח הרצפים והמבנים התלת ממדיים דורש כוח מחשוב גדול וחזק במיוחד, וגם שאר המשימות שלנו צורכות הרבה משאבים. בענן יש פוטנציאל להרחיב את הניסויים בצורה אקספוננציאלית". בלוך מוסיף שהחוקרים משתמשים בטכניקת transfer learning, תת-תחום של למידת מכונה, כדי לאפיין ולמצוא דפוסי התנהגות של הקורונה.
עוד מתכנן המכון להפיק מהדאטה תובנות בנוגע ל״דור הבא״ של הקורונה, המוטציות שעלולות להפחית את יעילות החיסון. "כולם עובדים על הרצף שהגיע מווהאן, ככל שיש יותר נדבקים בעולם האפשרות של הווירוס להשתנות גדלה", מסביר בלוך. מכיוון שישנם כיום עשרות אלפי זנים של נגיף קורונה, האתגר הוא לאתר קבוצות של זנים הזהות בנקודות התורפה שלהן.
כמו כן, מיגל מנסים לבחון האם ניתן לתכנן חיסון אוניברסלי, פתרון אחד ישים להגנה הרמטית ככל האפשר נגד כל קבוצות הזנים, וכן לפתח יכולות חיזוי בנוגע לכיוון ולקצב של אבולוצית הנגיף.
במסגרת תהליך פיתוח החיסון, מנתחים החוקרים מאגרי נתונים עצומים של רצפים גנטיים ויראליים, במטרה לאתר את נקודות התורפה של הווירוס
BIGSTOCK/Copyright: PramoteBigstock
מכון מיגל, שמפתח חיסון לנגיף הקורונה באמצעות החברה הבת MigVax, עושה שימוש בענן של אורקל, שתומכת במחקר כחלק מהתגייסותה הגלובלית למאבק בנגיף. במסגרת תהליך הפיתוח, החוקרים מנתחים מאגרי נתונים עצומים של רצפים גנטיים ויראליים, במטרה לאתר את נקודות התורפה של הנגיף.
במיגל מציגים גישה שונה משאר השחקנים במרוץ, ועובדים על חיסון תת-יחידה על בסיס חלבונים ויראליים שניתן בצורה אוראלית (דרך הפה) ללא הזרקה, כך שהנגישות שלו לקהל הרחב תהיה מהירה וקלה יותר. החלבונים שמפתחת מיגל ומגיעים מהנגיף, מאותתים למערכת החיסון שנחשפה לגוף זר וכך מעודדים אותה לפתח נוגדנים כנגדו. "הווירוס חודר דרך רקמות ריריות לדרכי הנשימה, וכך גם החיסון שלנו שעובד בדרך זו, דרך הפה ודרכי הנשימה, ולא דרך הדם. באופן כזה, התגובה החיסונית מדמה בצורה טובה יותר את תהליך ההידבקות", אומר איתי בלוך, ראש קבוצת מחקר במכון מיגל.
הטכנולוגיה של מיגל מבוססת על ניתוח חישובי מורכב של כמויות דאטה גדולות. לשם כך, נעזרת החברה בטכנולוגיית ענן של אורקל במסגרת מאמציה לפיתוח החיסון: החברה נעזרת בענן של אורקל (Oracle) כדי לנתח את כל מאגרי הנתונים, הכוללים רצפים של הגנום הויראלי ושל חלבונים – זאת במטרה לזהות דפוסים קבועים ומשתנים בתהליך האבולוציה של נגיף הקורונה, ולאתר את נקודות התורפה בהן אפשר לתקוף אותו.
"אנחנו אוספים רצפים ויראליים ממסדי נתונים מכל העולם ומעלים אותם לענן על מנת למפות דפוסי שינוי ברמת הרצף. בנוסף, אנו נעזרים במבנה התלת ממדי של החלבונים הוויראלים. המדמה כיצד נראה החלבון בתוך גוף האדם. זאת, על מנת להבין איפה ממוקמות נקודות התורפה של הווירוס בהסתכלות הנדסית". אומר בלוך. "אם נכוון את מערכת החיסון האנושית באמצעות החלבון שפיתחנו לאותן נקודות תורפה של הנגיף, היא תחסום את הווירוס, וכך תשבש את יכולתו להיכנס לתוך התאים של האדם.
"ניתוח הרצפים והמבנים התלת ממדיים דורש כוח מחשוב גדול וחזק במיוחד, וגם שאר המשימות שלנו צורכות הרבה משאבים. בענן יש פוטנציאל להרחיב את הניסויים בצורה אקספוננציאלית". בלוך מוסיף שהחוקרים משתמשים בטכניקת transfer learning, תת-תחום של למידת מכונה, כדי לאפיין ולמצוא דפוסי התנהגות של הקורונה.
עוד מתכנן המכון להפיק מהדאטה תובנות בנוגע ל״דור הבא״ של הקורונה, המוטציות שעלולות להפחית את יעילות החיסון. "כולם עובדים על הרצף שהגיע מווהאן, ככל שיש יותר נדבקים בעולם האפשרות של הווירוס להשתנות גדלה", מסביר בלוך. מכיוון שישנם כיום עשרות אלפי זנים של נגיף קורונה, האתגר הוא לאתר קבוצות של זנים הזהות בנקודות התורפה שלהן.
כמו כן, מיגל מנסים לבחון האם ניתן לתכנן חיסון אוניברסלי, פתרון אחד ישים להגנה הרמטית ככל האפשר נגד כל קבוצות הזנים, וכן לפתח יכולות חיזוי בנוגע לכיוון ולקצב של אבולוצית הנגיף.
