Inteligență artificială pentru imunitatea anti-cancer

Cercetătorii și oamenii de știință de la UT Southwestern Medical Center și MD Anderson Cancer Center au dezvoltat o tehnică de inteligență artificială care poate identifica ce peptide de suprafață celulară produse de celulele canceroase numite neoantigene sunt recunoscute de sistemul imunitar.

Tehnica pMTnet, detaliată online în Nature Machine Intelligence, ar putea duce la noi modalități de a prezice prognosticul cancerului și o reacție potențială la imunoterapii.

„Determinarea care neoantigeni se leagă de receptorii celulelor T și care nu au părut o ispravă imposibilă. Dar, odată cu inteligența artificială, facem progrese”, a spus autorul senior Dr. Tao Wang, Ph.D., profesor asistent de populație și Științe ale datelor, precum și cu Centrul cuprinzător al cancerului Harold C. Simmons și Centrul pentru genetică de apărare a gazdei de la UT Southwestern.

Mutațiile din genomul celulelor canceroase determină afișarea diferitelor neoantigene pe suprafața lor. Unele dintre aceste neoantigene sunt recunoscute de celulele T imune care vânează semne de cancer și invadatorii străini, permițând distrugerea celulelor canceroase de sistemul imunitar. Cu toate acestea, altele par invizibile pentru celulele T, permițând cancerului să crească necontrolat.

Abilitatea de a prezice ce neoantigene sunt recunoscute de celulele T ar putea ajuta cercetătorii să dezvolte vaccinuri personalizate împotriva cancerului, să realizeze terapii mai bune pe bază de celule T sau să prezică cât de bine pot răspunde pacienții la alte tipuri de imunoterapii. Dar există zeci de mii de neoantigeni diferiți, iar metodele pentru a prezice care declanșează un răspuns al celulelor T s-au dovedit a fi consumatoare de timp, provocatoare din punct de vedere tehnic și costisitoare.

Echipa de cercetători a căutat o tehnică mai bună, cu sprijinul subvențiilor de la Institutele Naționale de Sănătate (NIH) și Institutul de Prevenire și Cercetare a Cancerului din Texas (CPRIT). Au instruit un algoritm bazat pe învățarea profundă pe care l-au numit pMTnet folosind date din combinații cunoscute de legare sau nelegare a trei componente diferite: neoantigene; proteine ​​numite complexe majore de histocompatibilitate (MHC) care prezintă neoantigene pe suprafețele celulelor canceroase; și receptorii de celule T (TCR) responsabili de recunoașterea complexelor neoantigen-MHC.

Apoi au testat algoritmul pe baza unui set de date dezvoltat din 30 de studii diferite care au identificat experimental perechi de celule T-neoantigen obligatorii sau nelegante. Acest experiment a arătat că noii algoritmi au un nivel ridicat de precizie.

Cercetătorii au folosit acest nou instrument pentru a aduna informații despre neoantigenele catalogate în Atlasul genomului cancerului, o bază de date publică care conține informații de la peste 11.000 de tumori primare. pMTnet a arătat că neoantigenele declanșează în general un răspuns imun mai puternic în comparație cu antigenele asociate tumorii. De asemenea, a prezis care pacienți au avut răspunsuri mai bune la terapiile de blocare a punctului de control imun și au avut rate de supraviețuire globale mai bune.

„Ca imunolog, cel mai semnificativ obstacol cu ​​care se confruntă în prezent imunoterapia este abilitatea de a determina care antigene sunt recunoscute de către celulele T pentru a valorifica aceste perechi în scopuri terapeutice”, a declarat autorul Alexandre Reuben, dr. Oncologie medicală la MD Anderson. „pMTnet își depășește alternativele actuale și ne aduce mult mai aproape de acest obiectiv.”

Sursa: Nature Machine Intelligence

Citește și: Semințele de in, beneficii pentru sănătate și frumusețe