- Ученые разработали прогностическую модель, способную выявлять иммунные клетки, уничтожающие рак.
- Команда создала TRTpred — подход к прогностическому моделированию на основе искусственного интеллекта.
- Модель TRTpred, поддерживаемая алгоритмами, может быть интегрирована в индивидуальные методы лечения рака.
Ученые из Ludwig Cancer Research с помощью ИИ разработали прогностическую модель, которая может идентифицировать убивающие рак иммунные клетки, обладающие наибольшим потенциалом для использования в иммунотерапии. Этот инструмент, TRTpred, особенно подробно описан в высоко оцениваемом журнале Nature Biotechnology.
Персонализация лечения рака
Модель TRTpred, поддерживаемая алгоритмами, может быть интегрирована в индивидуальные методы лечения рака и адаптированные терапии на основе сигнатуры предраковых клеток каждого пациента. Как отметил г-н Александр Хараари из Ludwig Lausanne, главный исследователь работы, такая новая техника может предложить новый набор субсидий для пациентов.
Иммунные клетки, найденные в опухоли и перенесенные в пациента, известные как опухолево-инфильтрирующие лимфоциты (TIL), составляют основу клеточной иммунотерапии. Эти TIL затем могут быть дополнительно модулированы для увеличения их внутренних синергетических способностей против рака и затем возвращены в организм после масштабирования в культуре. Тем не менее, не каждый TIL успешно справляется с подозрительными опухолевыми клетками, и лишь небольшая их часть является реактивной к опухоли.
Хараари и его команда разработали TRTpred, подход к прогностическому моделированию на основе ИИ, который позволяет ранжировать рецепторы Т-клеток (TCR) по их опухолевой реактивности. Поскольку TRTpred идентифицирует гены, ответственные за секрецию опухоли, он может создать правило, которое будет применяться к новой популяции и точно предсказывать, является ли TCR опухолево-реактивной клеткой или нет.
TRTpred: Играющий по новым правилам на основе ИИ
Ученые повысили качество предыдущего шага с помощью алгоритмических фильтров с целью поиска Т-клеток, несущих опухолевые антигены с высокой авидностью, а именно тех, которые способны к сильному связыванию с антигенами. Кроме того, был добавлен третий фильтр с целью лучшей дифференциации антигенов для опухолевых клеток, что способствует нацеливанию на несколько антигенов.
Команда извлекла TCR-рецепторы TIL и использовала MixTRTpred (комбинацию метода TRTpred и фильтров алгоритмов) для идентификации Т-клеток, которые могут быть полезны для атаки на опухоли с высокой авидностью и специфичностью к нескольким опухолевым антигенам. Эти генно-инженерные Т-клетки были успешно введены мышам, где устранение опухолей было очевидным после завершения ксенотрансплантации, тем самым предоставив доказательство метода.
Джордж Кукос, директор Ludwig Lausanne и соавтор исследования, намерен как можно скорее инициировать клиническое испытание фазы I на людях для проверки технологии. Он заявил, что питает большие надежды на производительность метода, так как верит, что он устранит текущие недостатки терапий на основе TIL. В частности, тех пациентов, чьи опухоли не реагируют так, как это должно быть сегодня.
Не просто читайте новости о криптовалютах. Понимайте их. Подпишитесь на нашу рассылку. Это бесплатно.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Джеймс Киноти
Энтузиаст криптовалют Джеймс получает удовольствие от обмена знаниями в области финтеха, криптовалют, блокчейна и передовых технологий. Его главная страсть — новейшие инновации в криптоиндустрии, криптогейминг, искусственный интеллект, технологии блокчейна и другие смежные направления. Его миссия: быть в курсе трансформационных приложений в различных отраслях.
