Cientistas da Ludwig Cancer Research Com o uso de IA, desenvolveram um modelo preditivo que pode identificar as células imunológicas que matam o câncer e que têm o maior potencial para serem usadas em imunoterapias. Esta ferramenta, TRTpred, é especialmente descrita, em detalhes, na conceituada revista Nature Biotechnology.
Personalização de tratamentos contra o câncer
O modelo TRTpred apoiado por algoritmos pode ser integrado em tratamentos individualizados de câncer e terapias personalizadas com base na assinatura das células pré-cancerosas de cada paciente. Como mencionou Alexander Harari, de Ludwig Lausanne, pesquisador-chefe do trabalho, uma técnica tão nova pode proporcionar um novo conjunto de subsídios aos pacientes.
As células imunológicas encontradas no câncer transferidas para um paciente, conhecidas como linfócitos infiltrantes de tumor (TILs), formam a base da imunoterapia baseada em células. Esses TILs poderiam então ser opcionalmente modulados para aumentar suas capacidades sinérgicas intrínsecas contra o câncer e então reintroduzidos no corpo após serem ampliados em cultura. No entanto, nem todos os TIL atendem com sucesso células suspeitas de tumor, sendo apenas uma fração reativa ao tumor.
Harari e sua equipe criaram o TRTpred, uma abordagem de modelagem preditiva baseada em IA que lhes permite classificar os receptores de células T (TCRs) de acordo com sua reatividade tumoral. À medida que o TRTpred identifica genes responsáveis pela secreção tumoral, ele pode criar uma regra que será aplicada a uma nova população e então prever com precisão se um TCR é uma célula reativa ao tumor ou não.
TRTpred: uma virada de jogo orientada por IA
Os cientistas aumentaram a qualidade da etapa anterior com filtros algorítmicos com o objetivo de encontrar células T portadoras de antígenos tumorais de alta avidez, ou seja, aquelas capazes de forte ligação ao antígeno. Além disso, foi adicionado um terceiro filtro com o objetivo de melhor diferenciação de antígenos para células tumorais, o que contribui para o direcionamento de múltiplos antígenos.
A equipe extraiu os TCRs do TIL e usou o MixTRTpred (uma combinação da técnica TRTpred e filtros dos algoritmos) para identificar as células T que poderiam ser úteis no ataque a tumores de alta avidez e específicos para múltiplos antígenos tumorais. Estas células T modificadas foram introduzidas com sucesso nos ratos, onde a eliminação de tumores era evidente quando o xenoenxerto foi concluído, fornecendo assim a prova do método.
George Coukos, diretor da Ludwig Lausanne e coautor do estudo, pretende iniciar um ensaio clínico de Fase I em humanos o mais rápido possível para testar a tecnologia. Ele afirmou ter grande esperança no desempenho do método, pois acreditava que ele supriria as atuais deficiências das terapias baseadas em TIL. Especificamente, aqueles pacientes cujos tumores não reagem da maneira que deveriam hoje.