一项突破性人工智能系统正在彻底改变癌症免疫疗法，它使科学家能够设计基于蛋白质的密钥，训练患者免疫细胞极其精确地攻击癌细胞。这种方法能将开发时间从数年缩短到数周，并已在已知肿瘤靶点和患者特异性肿瘤靶点上成功通过验证。该平台采用虚拟安全筛查技术以避免有害副作用，标志着个性化医疗领域的巨大飞跃。
这将寻找有效癌症治疗分子的过程从数年大幅缩短至几周。
“我们实质上是在为免疫系统创造一双新的眼睛。当前的个体化癌症治疗方法基于在患者或供体免疫系统中寻找可用于治疗的所谓T细胞受体。这是一个非常耗时且具有挑战性的过程。我们的平台利用人工智能平台设计靶向癌细胞的分子钥匙，其速度惊人，可在4-6周内准备好新的先导分子，”该研究的最后作者、丹麦技术大学（DTU）副教授 Timothy P. Jenkins 表示。
对抗癌症的精准导弹
由DTU和美国斯克里普斯研究所团队开发的AI平台，旨在解决癌症免疫疗法中的一个重大挑战，它展示了科学家如何生成针对肿瘤细胞的靶向治疗，同时避免损伤健康组织。
通常，T细胞通过识别由pMHC分子呈现在细胞表面的特定蛋白质片段（称为肽）来自然识别癌细胞。利用这一知识进行治疗是一个缓慢且具有挑战性的过程，常常因为人体自身T细胞受体的变异使得创建个体化治疗变得困难。
增强人体免疫系统
在研究中，研究人员在一种广谱癌症中存在的知名癌症靶点NY-ESO-1上测试了AI平台的效力。该团队成功设计出一种能与NY-ESO-1 pMHC分子紧密结合的微型结合剂。当这种设计的蛋白质被插入T细胞后，它在实验室实验中创建了一种独特的新型细胞产品，被研究人员命名为'IMPAC-T'细胞，它能有效引导T细胞杀死癌细胞。
“看到这些完全在计算机上创建的微型结合剂在实验室中如此有效地工作，真是令人无比兴奋，”该研究的共同作者、DTU研究员Kristoffer Haurum Johansen博士后表示。
研究人员还将该流程应用于设计针对一位转移性黑色素瘤患者体内发现的癌症靶点的结合剂，并成功生成了针对该靶点的结合剂。这证明该方法也可用于针对新型癌症靶点的定制化免疫治疗。
治疗筛选
研究人员创新中的一个关键步骤是开发了“虚拟安全检查”。该团队利用人工智能筛选他们设计的微型结合剂，并评估它们与健康细胞上发现的pMHC分子的关系。这种方法使他们能够在进行任何实验之前，就过滤掉可能引起危险副作用的微型结合剂。
“癌症治疗的精准性至关重要。通过在设计阶段就预测并排除交叉反应，我们能够降低设计蛋白质相关的风险，并增加设计出安全有效疗法的可能性，”该研究的共同作者、DTU教授Sine Reker Hadrup表示。
五年内投入治疗
Timothy Patrick Jenkins预计，新方法需要长达五年时间才能准备好进行首次人体临床试验。一旦方法准备就绪，治疗过程将类似于当前使用基因工程改造T细胞（称为CAR-T细胞）的癌症治疗方法，该方法目前用于治疗淋巴瘤和白血病。患者将首先在医院抽血，类似于常规血液检测。随后，他们的免疫细胞将从该血液样本中提取，并在实验室进行改造以携带人工智能设计的微型结合剂。这些增强的免疫细胞将被回输给患者，在体内像精准导弹一样，精确找到并清除癌细胞。