ルートヴィヒがん研究所の科学者たちは、AI を活用して、免疫療法に最も有効性の高いがんを殺す免疫細胞を特定できる予測モデルを開発しました。このツール、TRTpred は、特に評価の高いジャーナル Nature Biotechnology で詳細に説明されています。

がん治療の個別化

アルゴリズムに支えられた TRTpred モデルは、各患者の前がん細胞の特徴に基づいた個別化されたがん治療やカスタマイズされた治療法に組み込むことができます。この研究の主任研究者であるルートヴィヒ・ローザンヌのアレクサンダー・ハラリ氏が述べたように、このような新しい技術は患者に新たな一連の補助金をもたらす可能性があります。

患者に移植された癌に見られる免疫細胞は腫瘍浸潤リンパ球 (TIL) と呼ばれ、細胞ベースの免疫療法の基礎を形成します。これらの TIL は、必要に応じて調整して癌に対する本来の相乗効果を高め、培養で増殖させた後に体内に再導入することができます。ただし、すべての TIL が腫瘍の疑いのある細胞にうまく対処できるわけではなく、腫瘍に反応するのはごく一部です。

ハラリ氏と彼のチームは、T細胞受容体（TCR）を腫瘍反応性でランク付けできるAI駆動型予測モデリング手法であるTRTpredを考案しました。TRTpredは腫瘍分泌に関与する遺伝子を特定するため、新しい集団に適用されるルールを作成し、TCRが腫瘍反応性細胞であるかどうかを正確に予測することができます。

TRTpred: AI 駆動のゲームチェンジャー

科学者らは、腫瘍抗原を保有する高親和性T細胞、すなわち強力な抗原結合能を持つT細胞を見つけることを目的としたアルゴリズムフィルターを用いて、前者のステップの質を高めた。さらに、腫瘍細胞の抗原をより適切に区別することを目的として3番目のフィルターが追加され、複数の抗原を標的とすることに貢献している。

研究チームはTILのTCRを抽出し、MixTRTpred（TRTpred技術とアルゴリズムのフィルターの組み合わせ）を使用して、高い親和性を持ち、複数の腫瘍抗原に特異的な腫瘍を攻撃するのに役立つ可能性のあるT細胞を特定しました。これらの改変されたT細胞はマウスに正常に導入され、異種移植が完了したときに腫瘍が除去されたことが明白であり、これによりこの方法の証明が示されました。

ルートヴィヒ・ローザンヌのディレクターであり、この研究の共著者でもあるジョージ・クーコス氏は、この技術をテストするために、できるだけ早く人間を対象にした第 1 相臨床試験を開始する予定です。クーコス氏は、この方法が TIL ベースの治療法の現在の欠点を補うと信じており、その効果に大きな期待を寄せていると述べました。具体的には、腫瘍が現在想定どおりに反応しない患者です。