德克薩斯大學(xué)西南醫(yī)學(xué)中心和 MD 安德森癌癥中心的研究人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)了一種人工智能技術(shù)，可以識別免疫系統(tǒng)識別癌細(xì)胞產(chǎn)生的哪些細(xì)胞表面肽，稱為新抗原。
在Nature Machine Intelligence在線詳細(xì)介紹的 pMTnet 技術(shù)可能會(huì)帶來預(yù)測癌癥預(yù)后和對免疫療法的潛在反應(yīng)的新方法。
“確定哪些新抗原與 T 細(xì)胞受體結(jié)合，哪些不結(jié)合似乎是一項(xiàng)不可能實(shí)現(xiàn)的壯舉。但通過機(jī)器學(xué)習(xí)，我們正在取得進(jìn)展，”資深作者、人口學(xué)助理教授 Tao Wang 博士說和數(shù)據(jù)科學(xué)，并與哈羅德 C.西蒙斯綜合癌癥中心和德克薩斯大學(xué)西南分校的宿主防御遺傳學(xué)中心合作。
癌細(xì)胞基因組中的突變導(dǎo)致它們在其表面顯示不同的新抗原。其中一些新抗原被免疫 T 細(xì)胞識別，這些 T 細(xì)胞會(huì)尋找癌癥和外來入侵者的跡象，從而使癌細(xì)胞被免疫系統(tǒng)破壞。然而，其他的似乎對 T 細(xì)胞是不可見的，從而使癌癥不受控制地生長。
“對于免疫系統(tǒng)而言，新抗原的存在是正常細(xì)胞和腫瘤細(xì)胞之間最大的區(qū)別之一，”王濤實(shí)驗(yàn)室博士生張澤的第一合著者盧天士說。 - 先進(jìn)的生物信息學(xué)和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，用于研究腫瘤免疫學(xué)對各種癌癥的腫瘤發(fā)生、轉(zhuǎn)移、預(yù)后和治療反應(yīng)的影響。“如果我們能夠弄清楚哪些新抗原會(huì)刺激免疫反應(yīng)，那么我們或許能夠以各種不同的方式利用這些知識來對抗癌癥，”盧女士說。
能夠預(yù)測 T 細(xì)胞識別哪些新抗原可以幫助研究人員開發(fā)個(gè)性化的癌癥疫苗，設(shè)計(jì)更好的基于 T 細(xì)胞的療法，或預(yù)測患者對其他類型免疫療法的反應(yīng)程度。但是有成千上萬種不同的新抗原，預(yù)測哪些新抗原觸發(fā) T 細(xì)胞反應(yīng)的方法已被證明是耗時(shí)、技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性且成本高昂的。
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