人工智能将免疫细胞转化为精准癌症杀手——仅需数周时间

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。

"我们本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捐赠者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，因此一个新的先导分子可在4-6周内准备就绪，"丹麦技术大学（DTU）副教授、该研究的通讯作者Timothy P. Jenkins说道。

对抗癌症的靶向导弹

该人工智能平台由DTU和美国斯克里普斯研究所的团队开发，旨在通过展示科学家如何生成针对肿瘤细胞的靶向治疗并避免损伤健康组织，解决癌症免疫疗法中的一项重大挑战。

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，通常是因为人体自身T细胞受体的变异使得创建个性化治疗具有挑战性。

增强人体免疫系统

在该研究中，研究人员在一种众所周知的癌症靶点NY-ESO-1上测试了该人工智能平台的有效性，该靶点存在于多种癌症中。该团队成功设计了一种能紧密结合NY-ESO-1 pMHC分子的微型结合蛋白。当将设计的蛋白质插入T细胞时，它产生了一种独特的新型细胞产品，被研究人员命名为'IMPAC-T'细胞，该细胞在实验室实验中有效引导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蛋白在实验室中如此有效地工作，真是令人极其兴奋，"该研究的合著者、DTU研究员Kristoffer Haurum Johansen博士后说。

研究人员还应用该流程为一位转移性黑色素瘤患者体内鉴定出的癌症靶点设计结合蛋白，并成功生成了针对该靶点的结合蛋白。这证明该方法也可用于针对新型癌症靶点的定制化免疫疗法。

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蛋白，并评估它们与健康细胞上的pMHC分子的关系。这种方法使他们能够在进行任何实验之前，过滤掉可能引起危险副作用的微型结合蛋白。

"癌症治疗的精准性至关重要。通过在设计阶段预测并排除交叉反应，我们能够降低设计蛋白质的相关风险，并增加设计出安全有效疗法的可能性，"DTU教授、该研究的合著者Sine Reker Hadrup说道。

五年内进入治疗阶段

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。一旦该方法准备就绪，治疗过程将类似于目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，类似于常规血液检查。然后，他们的免疫细胞将从该血液样本中提取出来，并在实验室中进行改造以携带人工智能设计的微型结合蛋白。这些增强的免疫细胞被回输给患者，它们在体内如同靶向导弹，精确地寻找并消灭癌细胞。