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在菲律宾，过敏症悄然影响着近半数患者，这一问题长期未得到足够重视。如今，圣托马斯大学的研究团队通过人工智能技术开发出一种革命性的低致敏原，为更安全、精准的治疗方案开辟了新路径。
在讲师 Christian Floren Arevalo 和教授 John Donnie Ramos 的带领下，研究团队运用人工智能和重组蛋白工程技术，成功将一种主要尘螨过敏原改造成反应性更低、更有利于免疫系统的形式。与传统方法不同，研究人员分离出最具反应性的成分，利用人工智能预测序列修饰，在削弱有害反应的同时保留保护性反应。
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这项名为 ’ 人工智能驱动的 Sui p 2 低致敏原工程及重组蛋白表达用于精准过敏免疫治疗 ’ 的研究，专注于 Sui p 2 过敏原群。这种来自热带尘螨 _Suidasia pontifica_ 的过敏原在菲律宾等潮湿环境中广泛存在，是鼻炎和哮喘等呼吸道过敏的常见诱因。
研究团队通过人工智能引导的序列重新设计，开发出一种预计能减少过敏反应并增强保护性免疫反应的 Sui p 2 版本。算法帮助识别了过敏原中引起有害免疫球蛋白 E（IgE）反应的部分，以及促进有益免疫球蛋白 G（IgG）反应的部分，使团队能够战略性 ’ 编辑 ’ 蛋白质，改变免疫系统的行为。
研究人员将修改后的基因插入酵母细胞中，利用这一广泛应用于疫苗开发的系统生产重组蛋白，并在过敏患者的血液样本中进行测试。结果显示，导致过敏反应的 IgE 抗体减少，而有助于免疫和耐受的 IgG 抗体增加，这一理想组合表明身体对过敏原的反应减弱，同时耐受性增强。
‘ 通过这种方法，我们既能降低致敏反应，又能提高对身体的保护，’Arevalo 解释道。这种经过工程设计的过敏原有望作为预防性过敏疫苗，帮助身体在严重症状出现前建立耐受性。与传统注射相比，预防性低致敏原仅引入经过削弱、重新设计的特定过敏原，从而降低引发过敏发作的风险。
Arevalo 强调，人工智能在低致敏原创建过程中发挥了不可或缺的作用，提高了其免疫原性。’ 尽管仍需更多临床研究，但我们相信这种人工智能辅助构建的低致敏原比现有免疫疗法更具优势，’ 他补充道。
在两年研究期间，Arevalo 深刻认识到负责任地使用人工智能的重要性，特别是在科学领域越来越多地采用机器学习工具以实现更快、更精确的发现。’ 人工智能的整合可以帮助我们创造新的疫苗或药物，应对各种疾病挑战，’ 他指出。
研究团队特别关注菲律宾等热带国家过敏症研究不足的现状。Ramos 强调，建立本地科学能力对于改善针对菲律宾患者的诊断和治疗至关重要。’ 作为一名教师，我的责任不仅是传播科学知识，更重要的是通过研究创造新知识，’ 他表示。
Ramos 于 10 月与科学学院的 Grecebio Alejandro 教授一同当选为菲律宾细胞生物学学会（PSCB）董事会成员。该组织计划建立区域分会，扩大全国范围内细胞和分子生物学培训及研究的覆盖面，旨在提高该国在东南亚科学领域的竞争力。
‘ 目前，我们在这一领域确实落后于东盟和亚洲邻国。我们必须推动更多学生投身这一领域，’Ramos 说。他们的研究在第八届国际和第十六届 PSCB 大会上荣获最佳海报奖，展示了菲律宾在细胞生物学研究领域的潜力。
