Внедрение ИИ в клеточную терапию является новым и может изменить правила игры, предлагая пациентам новые клинические возможности.
Учёные из Института Людвига по исследованию рака в США разработали прогностическую модель для выявления наиболее мощных иммунных клеток, убивающих рак, для использования в иммунотерапии рака.
Исследование опубликовано в журнале Nature Biotechnology.
Результаты показали, что в сочетании с дополнительными алгоритмами прогностическая модель может применяться для персонализированного лечения рака, которое адаптирует терапию к уникальному клеточному составу опухолей каждого пациента.
Клеточная иммунотерапия включает в себя извлечение иммунных клеток из опухоли пациента, при необходимости модификацию их для усиления их естественных способностей к борьбе с раком и повторное введение их в организм после того, как они были размножены в культуре. Т-клетки — это один из двух основных типов лейкоцитов или лимфоцитов, которые циркулируют в крови и патрулируют инфицированные вирусом или раковые клетки.
Т-клетки, которые проникают в солидные опухоли, известны как инфильтрирующие опухоль лимфоциты или TIL. Однако не все TIL эффективны для распознавания и атаки опухолевых клеток.
Для этого команда разработали новую прогностическую модель на основе искусственного интеллекта под названием TRTpred, которая может ранжировать рецепторы Т-клеток (TCR) на основе их реактивности на опухоль.
Исследователи продемонстрировали, что Т-клетки, помеченные TRTpred и вторичным алгоритмом как реагирующие на опухоль и имеющие высокую авидность, чаще обнаруживались внутри опухолей, а не в прилегающей поддерживающей ткани, известной как строма. Этот вывод согласуется с другими исследованиями, показывающими, что эффективные Т-клетки обычно проникают глубоко в опухолевые островки.