Folosind inteligenţa artificială (AI), oamenii de ştiinţă de la Centrul Internaţional pentru Cancer Ludwig au dezvoltat un model predictiv solid pentru a identifica cele mai puternice celule imune care ucid tumorile şi care pot fi utilizate în imunoterapiile împotriva cancerului.
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, cel care a condus studiul, transmite News.ro.
Cea mai mare provocare
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 le găsi pe cele 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.
„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. Pentru a dezvolta TRTpred, au folosit 235 de TCR colectate de la pacienţi cu melanom metastatic, deja clasificate ca fiind fie reactive la tumori, fie nereactive.
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%.
Cercetătorii şi-au rafinat şi mai mult procesul de selecţie al acestor TIL prin aplicarea unui filtru algoritmic secundar pentru a depista doar acele celule T reactive la tumori cu „aviditate ridicată” – adică cele care se leagă puternic de antigenele tumorale.
„TRTpred este exclusiv un predictor pentru a afla dacă un TCR este sau nu reactiv la tumori”, a explicat Harari.
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, a explicat el.
Cercetătorii au demonstrat că celulele T semnalate de TRTpred şi de algoritmul secundar ca fiind atât reactive la tumori, cât şi cu o aviditate ridicată, au fost mai des găsite încorporate în tumori decât în ţesutul de susţinere adiacent, cunoscut sub numele de stroma. Această constatare se aliniază cu alte cercetări care arată că celulele T eficiente pătrund de obicei adânc în insulele tumorale.
Echipa a introdus apoi un al treilea filtru pentru a maximiza recunoaşterea diverselor antigene tumorale.
„Ceea ce ne dorim este să maximizăm şansele ca aceste TIL să vizeze cât mai mulţi antigeni diferiţi posibil”, a precizatHarari.
Acest ultim filtru organizează TCR în grupuri pe baza unor caracteristici fizice şi chimice similare. Cercetătorii au emis ipoteza că aceste TCR din fiecare grup recunosc acelaşi antigen.
Astfel, cercetătorii aleg în cadrul fiecărui cluster un TCR pe care să-l amplifice, astfel încât să maximizeze şansele de a avea ţinte antigenice distincte.
Ei numesc combinaţia dintre TRTpred şi filtrele algoritmice MixTRTpred.
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.
Ascultă Digi FM Live, pentru cele mai noi știri, la fiecare 30 de minute.
Ca să știi!
Puteţi urmări Știrile Digi FM şi pe Google News şi WhatsApp!
