科学家开发 AI 驱动模型以增强癌症免疫疗法

Ludwig 癌症研究科学家利用 AI 开发了一个预测模型，可以识别具有最高潜力用于免疫疗法的 抗癌 免疫细胞。该工具 TRTpred 在高评分的 期刊 Nature Biotechnology 中得到了详细描述。

个性化癌症治疗

由算法支持的 TRTpred 模型可以整合到个性化癌症治疗和基于每位患者癌前细胞特征的定制疗法中。正如 Ludwig 洛桑分校的负责人 Alexander Harari 先生所言，这种新技术可能会为患者带来一套新的补贴。

在癌症患者中发现并转移的免疫细胞，称为肿瘤浸润淋巴细胞 (TIL)，构成了细胞免疫疗法的基础。这些 TIL 随后可以选择性地调节以增加其对抗癌症的内在协同能力，然后在培养中扩增后重新引入体内。然而，并非每个 TIL 都能成功处理肿瘤可疑细胞，只有一小部分具有肿瘤反应性。

Harari 及其团队提出了 TRTpred，这是一种由 AI 驱动的预测建模方法，允许他们根据肿瘤反应性对 T 细胞受体 (TCR) 进行排名。由于 TRTpred 识别负责肿瘤分泌的基因，它可以创建一个规则并应用于新人群，从而准确预测 TCR 是否为肿瘤反应性细胞。

TRTpred：AI 驱动的变革者

科学家们通过算法过滤器提高了前一步骤的质量，旨在找到具有高亲和力的肿瘤抗原携带 T 细胞，即那些能够强效结合抗原的细胞。此外，添加了第三个过滤器，旨在更好地区分肿瘤细胞的抗原，这有助于针对多种抗原。

团队 提取了 TIL 的 TCR，并使用 MixTRTpred（TRTpred 技术与算法过滤器的组合）来识别有助于攻击具有高亲和力且针对多种肿瘤抗原的肿瘤的 T 细胞。这些工程化 T 细胞成功引入小鼠体内，在异种移植完成后，肿瘤消除效果明显，从而证明了该方法的有效性。

Ludwig 洛桑分校主任兼该研究共同作者 George Coukos 打算尽快在人类中启动 I 期临床试验以测试该技术。他表示对该方法的性能充满希望，因为他相信它将克服当前基于 TIL 疗法的不足。特别是那些肿瘤反应不符合预期的患者。