深度學習技術進化 精準化癌症治療成為可能
編譯/高晟鈞
來自約翰-霍普金斯大學的工程師和癌症研究人員團隊,開發了一種深度學習技術,可以準確預測與癌症相關的蛋白質片段,並藉此引發免疫系統,進而開發出個性化的免疫療法與疫苗。
引發這種免疫反應的癌症蛋白質片段可能源自癌細胞基因組的變化(或突變),稱為突變相關抗原。這種抗原在每個癌症患者中都不同,他決定了癌症細胞與普通細胞的差異性。科學家通過識別病患的突變抗原,確定引發免疫反的片段,並針對個體差異,開發出對應的疫苗或是制定相關的免疫療法。
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然而,目前識別與驗證觸發免疫反應新抗原的方法既耗時又昂貴,因此,為了解決這個問題,研究人員開發了一種新的深度學習模型,並將其命名為──BigMHC。首先BigMHC學會識別癌細胞表面所呈現的抗原,這是適應性免疫反應的前期階段,數據庫相對充足。重要的是後期對T細胞的識別進行微調,建立大量的抗原呈現模型並進行優化,以預測免疫性抗原。
研究人員在大型獨立數據庫中測試了BigMHC,結果表明它在識別觸發T細胞的新抗原方面明顯優秀於其他方法。研究人員表示:「臨床迫切需要針對最有可能受益的患者群體定制癌症免疫療法,而 BigMHC可以精準捕捉驅動腫瘤異質性的癌症特徵,從而引發有效的抗腫瘤免疫反應。」
作者Rachel Karchin博士總結道:「我們相信基於深度學習的AI對於臨床醫生有著巨大的幫助,尤其在癌症的精準治療方面。透過高效、精準地篩選並開發適合於不同人的癌症治療方法與疫苗,在臨床癌症研究與實踐,奠定了堅固的基礎。」
資料來源:ScitechDaily
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