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，训练患者免疫细胞以极端精确度攻击癌细胞。该方法能将开发时间从数年缩短至数周，并已在已知肿瘤靶点和患者特异性肿瘤靶点上成功验证。该平台通过虚拟安全筛选技术避免有害副作用，标志着个性化医疗领域的重大飞跃。
这大幅缩短了为癌症治疗寻找有效分子的过程，从数年缩减至数周。
"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AI平台设计靶向癌细胞的分子钥匙，并以惊人的速度完成，因此新的先导分子可在4到6周内准备就绪，"丹麦技术大学（DTU）副教授兼该研究最后作者Timothy P. Jenkins说道。
瞄准癌细胞的导弹
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主要挑战，它展示了科学家如何能针对肿瘤细胞生成靶向治疗，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）来天然识别癌细胞。将这一知识应用于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细胞受体的多样性使得创建个性化治疗具有难度。
增强人体免疫系统
研究中，研究人员在一种广谱癌症中存在的已知癌症靶点NY-ESO-1上测试了AI平台的有效性。该团队成功设计了一种能与NY-ESO-1 pMHC分子紧密结合的微型结合蛋白。当设计的蛋白质被插入T细胞时，研究人员创建了一种独特的新型细胞产品，命名为'IMPAC-T'细胞，其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造的微型结合蛋白在实验室中如此高效地工作，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名转移性黑色素瘤患者体内识别出的癌症靶点的结合蛋白，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AI筛选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。此方法使他们能在进行任何实验前，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风险，并提高设计出安全有效疗法的可能性，"DTU教授兼研究共同作者Sine Reker Hadrup说道。
五年内进入治疗阶段
Timothy Patrick Jenkins预计，新方法需长达五年时间才能准备好进行首次人体临床试验。一旦该方法就绪，治疗过程将类似于当前使用基因改造T细胞（即CAR-T细胞，目前用于治疗淋巴瘤和白血病）的癌症治疗方法。患者将首先在医院抽取血液，类似于常规血液检测。随后，他们的免疫细胞将从该血样中提取，并在实验室进行改造以携带AI设计的微型结合蛋白。这些增强的免疫细胞被回输至患者体内，它们如同瞄准目标的导弹，精确地寻找并清除体内的癌细胞。