Premium
Folosind inteligenţa artificială (AI), oamenii de ştiinţă au dezvoltat o tehnologie care identifică cele mai puternice celule imune care ucid tumorile şi care pot fi utilizate în imunoterapiile împotriva cancerului, conform News.ro.
Combinat cu algoritmi suplimentari, modelul de predicţie, descris în numărul curent al revistei Nature Biotechnology, poate fi aplicat la tratamentele personalizate împotriva cancerului care adaptează terapia în funcţie de compoziţia celulară unică a tumorilor fiecărui pacient.
„Implementarea inteligenţei artificiale în terapia celulară este nouă şi poate schimba regulile jocului, oferind noi opţiuni clinice pacienţilor”, a declarat într-un comunicat al Centrului Ludwig Lausanne, Alexandre Harari, care a condus studiul.
Imunoterapia celulară presupune extragerea de celule imunitare din tumora unui pacient, şi eventual modificarea acestora prin inginerie genetică pentru a le spori abilităţile naturale de combatere a cancerului şi reintroducerea lor în organism după ce au fost multiplicate.
Celulele T sunt unul dintre cele două tipuri principale de celule albe, sau limfocite, care circulă în sânge şi patrulează pentru a găsi celulele infectate viral sau canceroase.
Celulele T care pătrund în tumorile solide sunt cunoscute sub numele de limfocite care infiltrează tumorile, sau TIL. Cu toate acestea, nu toate aceste TIL sunt eficiente în recunoaşterea şi atacarea celulelor tumorale.
Celulele învață automat
„Doar o fracţiune este, de fapt, reactivă la tumori”, a explicat Harari. „Provocarea pe care ne-am propus-o a fost să identificăm acele puţine TIL care sunt dotate cu receptori de celule T capabili să recunoască antigenii de pe tumoră”.
Pentru a face acest lucru, echipa a dezvoltat un nou model predictiv bazat pe inteligenţă artificială, numit TRTpred, care poate clasifica receptorii de celule T (TCR) în funcţie de reactivitatea lor tumorală. Echipa a încărcat profilurile de expresie genetică – sau transcriptomică – ale celulelor T purtătoare ale fiecărui TCR într-un model de învăţare automată pentru a identifica tiparele care diferenţiază celulele T reactive la tumori de cele inactive.
„TRTpred poate învăţa de la o populaţie de celule T şi poate crea o regulă care poate fi apoi aplicată la o nouă populaţie”, a explicat cercetătorul. „Astfel, atunci când se confruntă cu o nouă TCR, modelul poate citi profilul său transcriptomic şi poate estima dacă celula este sau nu reactivă la tumori”.
Modelul TRTpred a analizat TIL de la 42 de pacienţi cu melanom şi cancer gastrointestinal, pulmonar şi de sân şi a identificat TCR reactivi la tumori cu o precizie de aproximativ 90%.
Dar unii TCR reactivi la tumori se leagă foarte puternic de celulele tumorale şi, prin urmare, sunt foarte eficienţi, în timp ce alţii fac acest lucru doar într-un mod leneş. Distingerea celor care se leagă puternic faţă de cei slabi se traduce în eficacitate.
Teste pe șoareci
Pentru a-şi valida abordarea, echipa a cultivat tumori umane la şoareci, a extras receptorii de celule T (TCR) din celulele care infiltrează tumorile (TIL) al acestora şi a folosit sistemul MixTRTpred pentru a identifica acele celule T care erau reactive la tumori, aveau o aviditate ridicată şi vizau mai mulţi antigeni tumorali.
Apoi au modificat celulele T de la şoareci pentru a exprima acei TCR şi au arătat că aceste celule pot elimina tumorile atunci când sunt transferate în şoareci.
“Această metodă promite să depăşească unele dintre neajunsurile terapiei actuale bazate pe TIL, în special pentru pacienţii care se confruntă cu tumori care nu răspund la astfel de terapii în prezent”, a declarat directorul Centrului Ludwig din Lausanne, George Coukos, coautor al studiului.
Acum echipa intenţionează să lanseze un studiu clinic de fază I care va testa tehnologia pe pacienţi, care ar putea da naştere unui tip complet nou de terapie cu celule T.
