Бэтмен выводит терапию T-клеточными рецепторами из тени

от

Представьте, что клетки вашего иммунитета можно модифицировать так, чтобы они атаковали любой вид рака. У терапии с помощью T-клеточных рецепторов (TCR) есть потенциал однажды стать универсальным методом лечения рака. Но есть и риски. Сходство между раковыми и здоровыми клетками может повлиять на иммунный ответ организма, заставляя T-клетки атаковать непреднамеренные цели.

Точная настройка TCR-терапии

Для предотвращения «дружественного огня» (то есть атаки на здоровые клетки) требуется лазерная точность. Новый ИИ с необычным названием, разработанный в Лаборатории Колд Спринг Харбор (CSHL), может обеспечить именно это.

Как это работает и зачем нам ИИ?

В биологии клетки сообщают о своём состоянии, демонстрируя на своей поверхности пептиды. Эти пептиды используются T-клетками для различения раковых и здоровых клеток. Однако количество пептидов и TCR в организме человека огромно, что делает практически невозможным и чрезвычайно дорогим определение того, какие пептиды может связывать данный TCR.

Чтобы решить эту проблему, доцент Ханна Мейер из CSHL объединилась с доцентом Сакетом Навлакхой и постдоком Амитавой Банерджи. Команда разработала обширную новую базу данных, содержащую более 22 000 взаимодействий TCR-пептидов. Они назвали её BATCAVE. Изучение набора данных такой глубины заняло бы целую жизнь. Поэтому команда создала модель ИИ.

Как вы назовёте ИИ, созданный для поиска по BATCAVE? Конечно же, BATMAN!

Работа опубликована в Cell Systems

Навлакха объясняет: «Мы обучили [BATMAN] на множестве TCR и том, что они распознают. Но дайте мне новый TCR, которого нет в моей базе данных, и мне нужно выяснить, с чем он связывается. Итак, мы спрашиваем: какие пептиды лучше всего выбрать для прогнозирования?»

Во время тестирования BATMAN превзошёл конкурирующие модели в точном прогнозировании того, какие пептиды связываются с заданным TCR. «Героический» ИИ также показал, почему казалось бы несвязанные пептиды попадают под перекрёстный огонь.

Мейер объясняет: «Недостаточно просто подсчитывать различия между потенциальными мишенями. Важно, где находится различие и какой это тип различия. Наша модель уже достаточно хороша, чтобы сказать нам, есть ли пептиды, которые нас должны беспокоить при таргетной терапии [рака]».

Несмотря на перспективы, предстоит ещё многое сделать, прежде чем BATMAN сможет выйти из BATCAVE для потенциального клинического применения. Какой бы обширной ни была база данных, в ней хранится лишь малая часть всех возможных пар TCR-пептидов. Дополнительные данные могут повысить производительность BATMAN и помочь учёным ответить на фундаментальные вопросы об иммунной системе.

«В организме существует большая вариативность ответа Т-клеток, — говорит Банерджи. — Если мы сможем точно предсказать, как эти клетки и пептиды взаимодействуют, это будет очень полезно для разработки будущих методов лечения не только рака, но и всех человеческих болезней».

Предоставлено Лабораторией Колд Спринг Харбор

Источник

Другие новости по теме

Другие новости на сайте

Оставьте комментарий