암 면역요법을 강화하기 위한 AI 기반 모델 개발

루드위그 암 연구소의 과학자들은 AI를 사용하여 면역 요법에 사용될 가능성이 가장 높은 암 사멸 면역 세포를 식별할 수 있는 예측 모델을 개발했습니다. 이 도구인 TRTpred는 고평가된 저널 네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)에 특히 상세히 설명되어 있습니다.

암 치료의 개인화

알고리즘이 지원하는 TRTpred 모델은 각 환자의 전암성 세포의 서명에 기반한 개인화된 암 치료 및 맞춤형 치료에 통합될 수 있습니다. 이 작업의 수석 연구원인 루드위그 로잔의 알렉산더 하라리(Alexander Harari) 씨는 이러한 새로운 기술이 환자에게 새로운 보조금 세트를 제공할 수 있다고 언급했습니다.

환자에게 이식된 암에서 발견된 면역 세포인 종양 침윤 림프구(TILs)는 세포 기반 면역 요법의 기초를 형성합니다. 이러한 TILs는 암에 대한 내재적 시너지 능력을 증가시키기 위해 선택적으로 조절된 후 배양에서 증식되어 신체로 재주입될 수 있습니다. 그러나 모든 TIL이 종양 의심 세포에 성공적으로 접근하는 것은 아니며, 단지 일부만 종양 반응성을 가집니다.

하라리와 그의 팀은 T 세포 수용체(TCR)를 종양 반응성에 따라 순위 매길 수 있는 AI 기반 예측 모델링 접근 방식인 TRTpred를 고안했습니다. TRTpred는 종양 분비에 책임이 있는 유전자를 식별하므로 새로운 집단에 적용될 규칙을 생성하여 TCR이 종양 반응성 세포인지 여부를 정확하게 예측할 수 있습니다.

TRTpred: AI 기반의 게임 체인저

과학자들은 고친화력 종양 항원 보유 T 세포, 즉 강력한 항원 결합 능력을 가진 세포를 찾기 위해 알고리즘 필터를 사용하여 이전 단계의 품질을 높였습니다. 또한, 종양 세포의 항원을 더 잘 차별화하여 다중 항원 표적화에 기여하는 세 번째 필터가 추가되었습니다.

팀은 TIL의 TCR을 추출하고 MixTRTpred(TRTpred 기법과 알고리즘 필터의 조합)를 사용하여 다중 종양 항원에 대해 높은 친화력과 특이성을 가진 종양 공격에 도움이 될 수 있는 T 세포를 식별했습니다. 이러한 조작된 T 세포는 쥐에게 성공적으로 주입되었으며, 이식 종양이 완료되었을 때 종양 제거가 명확하게 관찰되어该方法의 증거를 제공했습니다.

루드위그 로잔의 디렉터이자 연구의 공동 저자인 조지 쿠크스(George Coukos)는 가능한 한 빨리 인간을 대상으로 1상 임상 시험을 시작할 의향이 있습니다. 그는 현재 TIL 기반 요법의 한계를 극복할 것이라고 믿었기 때문에 이 방법의 성능에 큰 희망을 가지고 있다고 밝혔습니다. 구체적으로, 오늘날 종양이 예상대로 반응하지 않는 환자들입니다.