Проект "Иммуном человека" направлен на сбор данных об иммунитете тысяч людей по всему миру.
Вакцина против гепатита В - одна из самых мощных прививок, обычно обеспечивающая защиту от смертельного вируса печени на десятилетия. Но примерно у 10% людей она не срабатывает, и в 2020 году Эми Хуэй-И Ли, системный биолог из Университета Саймона Фрейзера, и ее коллеги задались целью выяснить, можно ли предсказать, кому она поможет. Ученые обнаружили, что данные об иммунной системе реципиентов, такие как количество определенных белков и активность нескольких генов, предсказывают, выработают ли они защитные механизмы против вируса. "Мы получили представление о том, какие факторы определяют реакцию на вакцину, а какие - нет", - рассказывает Ли.
Она и ее коллеги смогли провести измерения только у нескольких пациентов, но в рамках амбициозного проекта, который должен стартовать в начале этого года, такие данные будут собраны у сотен тысяч добровольцев по всему миру. Проект под названием Human Immunome Project (HIP), поддерживаемый международным консорциумом компаний, государственных учреждений и университетов, позволит исследовать тысячи иммунных параметров в образцах крови и тканей. В результате будет создана крупнейшая в мире и наиболее полная иммунологическая база данных, которая станет источником информации для ученых, исследующих различия в иммунной системе и то, как они влияют на реакцию на вакцины и лекарства, а также на уязвимость к заболеваниям. "Здесь открываются огромные возможности для понимания человеческих заболеваний", - утверждает иммунолог Марк Дэвис из Стэнфордского университета, который не участвует в проекте.
И это только начало работы, которая в настоящее время финансируется на сумму около 5 миллионов долларов в год, но в конечном итоге может обойтись в миллиарды. Проект HIP, являющийся ответвлением предыдущего проекта, известного как Human Vaccines Project, также будет использовать полученные данные для создания новых моделей искусственного интеллекта (ИИ), которые смогут предсказывать реакцию иммунной системы целых популяций, предоставляя ценные сведения не только для фармацевтических компаний и правительств, но даже для врачей и пациентов. "Последствия будут ощущаться во всем мире", - считает руководитель проекта, нейробиолог Ханс Кейрстед.
Ученые, не имеющие отношения к проекту, говорят, что его цель - составить фундаментальную иммунную базу данных для всего мира - вполне осуществима. "У нас есть опыт и технологии", - говорит иммунолог Элисон Гринплейт из Пенсильванского университета. Но она и другие сомневаются в том, что искусственный интеллект поможет в этом. Есть много "низко висящих плодов", для сбора которых не нужен ИИ, но которые исследователи могут собрать сами, полагает иммунолог Пол Томас из Children's Research Hospital St. Jude.
В области кардиологии липидная панель позволяет многое узнать о здоровье сердечно-сосудистой системы пациента и риске развития заболевания. В иммунологии, однако, нет сопоставимого набора простых измерений, которые указывали бы на состояние иммунной системы человека. Некоторые данные могут дать приблизительную оценку: например, пациенты с пониженным количеством нейтрофилов склонны к инфекциям. Но такие данные ограничены. Цель HIP - разработать единую группу измерений, которая, подобно липидной панели, могла бы дать представление о работе иммунной системы.
Несколько государственных и частных проектов уже собрали базовые данные об иммунитете у большого количества людей, в том числе All of Us, программа Национального института здоровья США по сбору геномных и медицинских данных у 1 миллиона человек, и Project Baseline от подразделения Google - компании Verily, которая собирает информацию о том, как люди реагируют на инфекцию COVID-19. Однако такие проекты собирают ограниченный объем информации, а в случае с Project Baseline не предоставляют данные в открытый доступ.
Еще одна область, в которой исследования не дали должного результата, - это "понимание вариативности и разнообразия иммунитета человека", - пояснил Джон Цанг, системный иммунолог из Йельского университета, который помогал разрабатывать научный план HIP. На функционирование иммунной системы влияет множество факторов - возраст, пол, питание, условия жизни, перенесенные заболевания и генетика. Но большинство иммунологических исследований проводится на небольших однородных популяциях, как правило, в США или Европе, - говорит Цанг. Опора на такой узкий срез человечества "исказила наше понимание".
HIP призван решить эту проблему отсутствия разнообразия. "Нам нужны исходные данные по каждой человеческой популяции", - говорит Кейрстед. Чтобы охватить разнообразие человечества, HIP планирует создать до 300 пунктов сбора данных на всех континентах. В каждом из них будет измерен один и тот же набор переменных у 10 000 человек, принадлежащих к разным социально-экономическим слоям и разным возрастам, от новорожденных до столетних стариков. Кроме того, среди них будут как здоровые люди, так и те, кто страдает такими заболеваниями, как аутоиммунные заболевания, рак и аллергия. Все добровольцы должны будут пройти медицинское обследование и предоставить подробную историю болезни.
Хотя HIP планирует начать глобальный сбор данных в 2027 году, первая фаза проекта, стартующая в этом году, будет менее масштабной и, скорее всего, будет включать от семи до десяти клинических исследовательских центров, в том числе за пределами богатых стран, которые уже умеют собирать и анализировать данные об иммунитете. В каждом центре в рамках проекта будет исследовано около 500 человек, при этом будут измеряться такие показатели иммунитета, как количество различных типов иммунных клеток, активность генов, концентрация метаболических молекул и последовательности ДНК. "Идея заключается в том, чтобы заглянуть как можно глубже и измерить как можно больше", - говорит Цанг. Из этой массы данных проект выберет несколько переменных, которые дадут наиболее четкое представление о работе иммунной системы. Они также послужат основой для создания набора для иммунного мониторинга - стандартного набора анализов, который будут использовать все объекты второй части проекта.
В итоге в рамках HIP будет получено около 2 триллионов иммунных измерений, которые будут доступны для общественности через центральную базу данных.
На основе этих данных и другой информации HIP создаст прогностическую модель искусственного интеллекта, которая на основе иммунного профиля, происхождения, экономического статуса, возраста и других данных сможет предсказать, как люди будут реагировать на стрессы или вызовы, например, на конкретное лекарство или патоген. Эта модель может помочь фармацевтическим компаниям определить возможности для новых методов лечения и реакции на лекарства, которых следует избегать. А благодаря более детальному представлению о состоянии здоровья населения и его уязвимости к побочным эффектам модель может позволить странам лучше определять, какие препараты необходимы и подходят их населению, что позволит им сократить расходы на здравоохранение.
То, к чему стремится HIP со своими амбициями в области искусственного интеллекта, "никогда не делалось раньше", говорит Кейрстед, и, возможно, поэтому эта часть проекта вызывает больше скептицизма со стороны сторонних исследователей. В рамках проекта планируется создать не просто прогностические модели, но и модели, воспроизводящие работу иммунной системы. Биолог-математик Райнхард Лаубенбахер из Университета Флориды говорит, что ИИ сможет выявить закономерности в реакциях, но сомневается, что это позволит глубже понять иммунную систему. "Подобные усилия по сбору данных очень полезны, но нам, вероятно, потребуется нечто большее", - считает он. По его словам, первоочередной задачей является "создание теоретической базы" для понимания информации, которую соберет проект.
Еще одна проблема - деньги. По словам Кейрстеда, для реализации своих амбиций HIP потребуется огромный бюджет - от 1 до 3 миллиардов долларов в течение следующих 10 лет. Чтобы собрать необходимые средства, HIP надеется выйти за пределы своих нынешних партнеров и обратиться к филантропам, правительствам и фармацевтическим компаниям. "Я нацеливаюсь на всех. Не останется незамеченным ни один источник", - говорит он.
Ли подчеркивает, что обеспечить соблюдение одинаковых процедур при сборе и анализе данных в далеко расположенных центрах HIP также будет непросто, добавляя, что наборы для иммунного мониторинга станут большим подспорьем в этом вопросе. Томас отмечает, что привлечение небелых участников также может быть затруднено, учитывая их недоверие к подобным научным исследованиям. "Они не видят пользы и считают, что становятся жертвами эксплуатации".
Тем не менее, ему и другим участникам не терпится увидеть, что получится у HIP. "Если у них все получится, это будет грандиозно", - уверен Гринплейт.
