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出蛋白质基钥匙，从而训练患者免疫细胞以极高精准度攻击癌细胞。该方法成功在已知肿瘤靶点和患者特异性肿瘤靶点上通过验证，能将研发周期从数年缩短至数周。该平台通过虚拟安全筛查技术规避有害副作用，代表了个性化医疗领域的重大飞跃。
这将寻找有效癌症治疗分子的过程从数年显著缩短至数周。
"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供体的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周内准备好，"丹麦技术大学（DTU）副教授兼该研究的最后作者Timothy P. Jenkins说。
针对癌症的精准导弹
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，旨在解决癌症免疫治疗中的一个重大挑战，展示了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。
通常，T细胞通过识别由pMHC复合物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，通常因为人体自身T细胞受体的变异使得创建个性化治疗变得困难。
增强人体免疫系统
在该研究中，研究人员在一个广谱癌症中存在的知名癌症靶点NY-ESO-1上测试了人工智能平台的效力。该团队成功设计了一种与NY-ESO-1 pMHC分子紧密结合的微型结合蛋白。当将该设计蛋白插入T细胞后，研究人员创建了一种独特的新型细胞产物，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表现得如此有效，真是令人无比兴奋，"该研究的共同作者、DTU研究员博士后Kristoffer Haurum Johansen说。
研究人员还将该流程应用于为一个在转移性黑色素瘤患者中识别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。这证明了该方法也可用于针对新型癌症靶点的定制免疫治疗。
治疗筛选
研究人员创新的一个关键步骤是开发了'虚拟安全筛查'。该团队利用人工智能筛选他们设计的微型结合蛋白，并评估其与健康细胞上发现的pMHC分子的关系。该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。通过在设计阶段就预测并排除交叉反应，我们降低了设计蛋白质的相关风险，并增加了设计出安全有效疗法的可能性，"DTU教授兼该研究的共同作者Sine Reker Hadrup说。
五年进入治疗阶段
Timothy Patrick Jenkins预计，这种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改造T细胞（称为CAR-T细胞）的癌症治疗方法（该方法当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。然后从该血液样本中提取他们的免疫细胞，在实验室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后，会像精准导弹一样，精确找到并清除体内的癌细胞。