- 科学者たちは、がんを殺す免疫細胞を特定できる予測モデルを開発しました。
- チームは、AI を駆使した予測モデリング手法である「TRTpred」を考案しました。
- アルゴリズムによって支えられたTRTpredモデルは、個別化されたがん治療に統合可能です。
Ludwig Cancer Researchの科学者たちは、AIを使用して、免疫療法で最も高い可能性を秘めるがん殺傷免疫細胞を特定できる予測モデルを開発しました。このツール、TRTpredは、高評価のジャーナル『Nature Biotechnology』で特に詳細に説明されています。
がん治療の個別化
アルゴリズムによってサポートされるTRTpredモデルは、各患者の前がん細胞のシグネチャに基づいた個別化されたがん治療や調整された療法に統合することができます。Ludwig Lausanneの責任研究者であるAlexander Harari氏は、このような革新的な技術が患者に対して新たな支援のセットをもたらす可能性があると述べています。
患者に移植されるがん中の免疫細胞、すなわち腫瘍浸潤リンパ球（TILs）は、細胞ベースの免疫療法の基礎を形成します。これらのTILsはその後、がんに対する内在的な相乗能力を増加させるために任意に調整され、培養で増殖された後に体内に戻されます。しかし、すべてのTILが腫瘍疑念細胞に対応できるわけではなく、その一部のみが腫瘍反応性を持っています。
Harariとそのチームは、T細胞受容体（TCR）を腫瘍反応性によってランク付けできるAI駆動の予測モデリングアプローチであるTRTpredを考案しました。TRTpredは腫瘍分泌に関与する遺伝子を特定するため、新しい集団に適用されるルールを作成し、TCRが腫瘍反応性細胞かどうかを正確に予測することができます。
TRTpred：AI駆動のゲームチェンジャー
科学者たちは、高親和性の腫瘍抗原保持T細胞、すなわち強力な抗原結合能力を持つ細胞を見つけるために、アルゴリズムフィルターを用いて前段階の品質を向上させました。さらに、腫瘍細胞の抗原のより良い識別を目的とした第3のフィルターが追加され、複数の抗原への標的化に貢献しています。
チームはTILのTCRを抽出し、MixTRTpred（TRTpred手法とアルゴリズムのフィルターの組み合わせ）を使用して、高い親和性を持ち複数の腫瘍抗原に特異的なT細胞が腫瘍攻撃に役立つ可能性を特定しました。これらのエンジニアリングされたT細胞はマウスに正常に導入され、キセノグラフトが完了した時点で腫瘍の除去が明らかになり、手法の証明となりました。
Ludwig Lausanneのディレクターであり、研究の共著者であるGeorge Coukos氏は、この技術をテストするために可能な限り早く第I相臨床試験を開始する意向です。彼は、この方法が現在のTILベース療法の欠点を克服すると信じており、そのパフォーマンスに大きな希望を抱いていると述べました。具体的には、現在想定されるように腫瘍が反応しない患者たちです。
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ジェームス・キノティ
暗号通貨愛好家のジェームズは、フィンテック、暗号通貨、ブロックチェーン、そしてフロンティアテクノロジーに関する知識を共有することに喜びを感じています。暗号通貨業界の最新イノベーション、暗号通貨ゲーム、AI、ブロックチェーン技術、その他のテクノロジーが彼の関心の中心です。彼の使命は、さまざまな業界における変革的なアプリケーションの動向を追いかけることです。
