路德維希癌症研究中心的科學家利用人工智能開發出了一種預測模型，可以識別出最有可能用於免疫療法的抗癌免疫細胞。這一工具名爲 TRTpred，在高評價的期刊《自然生物技術》中進行了詳細描述。

個性化癌症治療

算法支持的TRTpred模型可以融入到個性化癌症治療中，並根據每位患者癌前細胞的特徵制定個性化治療方案。正如這項研究的首席研究員、洛桑路德維希大學的亞歷山大·哈拉里先生所說，這種新技術可能會爲患者帶來一套新的補貼。

癌症中發現的免疫細胞被轉移到患者體內，被稱爲腫瘤浸潤淋巴細胞 (TIL)，構成了細胞免疫療法的基礎。然後可以選擇性地調節這些 TIL，以增加其對抗癌症的內在協同能力，然後在培養中擴大規模後重新引入體內。然而，並不是所有的 TIL 都能成功地處理腫瘤可疑細胞，只有一小部分具有腫瘤反應性。

Harari 和他的團隊提出了 TRTpred，這是一種人工智能驅動的預測建模方法，使他們能夠根據腫瘤反應性對 T 細胞受體 (TCR) 進行排序。由於 TRTpred 識別出負責腫瘤分泌的基因，它可以創建一個規則，該規則將應用於新的羣體，然後準確預測 TCR 是否是腫瘤反應性細胞。

TRTpred：人工智能驅動的遊戲規則改變者

科學家們利用算法過濾器提高了前一步的質量，其目的是找到具有高親和力的腫瘤抗原攜帶 T 細胞，即那些能夠強抗原結合的細胞。此外，還添加了第三個過濾器，目的是更好地區分腫瘤細胞的抗原，這有助於針對多種抗原。

該團隊提取了TIL的TCR，並使用MixTRTpred（TRTpred技術和算法過濾器的組合）來識別可能有助於攻擊腫瘤的T細胞，這些T細胞具有高親和力，並且對多種腫瘤抗原具有特異性。這些經過改造的T細胞被成功植入小鼠體內，異種移植完成後，腫瘤被明顯消除，從而證明了該方法的有效性。

路德維希洛桑中心主任、這項研究的共同作者喬治·庫科斯 (George Coukos) 打算儘快在人體上啓動 I 期臨牀試驗來測試這項技術。他表示，他對該方法的表現寄予厚望，因爲他相信它將彌補基於 TIL 的療法目前的不足之處。具體來說，就是那些腫瘤反應不如預期的患者。