人工智能预测抗癌免疫治疗反应
一份企业体育报告的最新调查结果显示，超过三分之一的 Z 世代在观看体育赛事时在社交媒体上分享他们的反应。与此同时，一项开创性的研究引入了一种利用在细胞间通信网络上训练的人工智能 (AI) 来治疗癌症的新方法。
由 Sanguk Kim 教授(生命科学系和融合科学技术学院)和 Juhun Lee 博士(生命科学系)领导的浦项科技大学 (POSTECH) 团队与微生物组疗法合作进行了这项研究开发公司ImmunoBiome Inc.(首席执行官Sin-Hyeong Im)。研究人员使用经过细胞间通信训练的人工智能来预测癌症免疫治疗中的药物反应。这项工作发表在1 月 31 日的Science Advances上。
当免疫细胞无法正确识别癌症和正常细胞时，可能会出现自身免疫性疾病。免疫检查点作为一种防御机制，防止对人体自身组织的攻击。然而，癌细胞经常利用这些检查点来逃避免疫细胞的攻击，从而导致免疫检查点抑制剂(ICIs)在癌症治疗中的普及。
鉴于遗传和环境因素的固有变异性以及患者不同的肿瘤特征，不到三分之一的患者对单一 ICI 有反应。预测患者反应对于制定有效的癌症治疗方法和为无反应患者制定新策略至关重要。
此前，研究团队于 2022 年建立了一个 AI 模型，对其进行细胞内蛋白质相互作用的训练，以预测免疫癌症治疗的疗效。在这项最新研究中，该团队更进一步。他们训练人工智能学习细胞外的细胞通信网络。这种先进的人工智能通过分析癌细胞和免疫细胞之间的网络来预测患者对 ICI 的反应，让人想起人们通过社交媒体进行交流。
新模型在分析来自 700 名患有四种癌细胞(黑色素瘤、胃癌、肺癌和膀胱癌)之一的患者的样本时表现出很高的准确性。此外，它还成功地确定了与 ICI 的反应性和耐药性相关的关键通讯途径，并查明了负责这些相互作用的细胞。
Sanguk Kim 教授解释说：“这项研究将帮助我们为每位患者设计个性化的治疗策略，从而实现针对癌症的定制免疫治疗。细胞间通讯网络是控制免疫系统功能的基本原理，其应用可以扩展到开发各种免疫相关疾病的个性化治疗方法，”这为进一步研究和潜在扩展提供了一条有希望的途径。该研究的联合研究员、ImmunoBiome 首席执行官 Sin-Hyeong Im 预计“通过使用我们的技术，微生物组疗法的开发时间将显着缩短”。
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