DTU的研究人員開發了AI平台，以設計針對性癌症免疫治療的定制蛋白質

簡要

丹麥技術大學的研究人員開發了一種人工智能驅動的平台，能夠快速設計定制蛋白質，以引導免疫細胞靶向癌症，預期在五年內進行臨牀試驗。

丹麥技術大學的研究人員推出了一種基於人工智能的平台，旨在加速定制蛋白質的開發，以支持免疫系統對抗癌症的反應。該系統使得在幾周內而非幾年內創造專業化蛋白質成爲可能，幫助免疫T細胞識別和攻擊癌細胞。

該平台整合了三種人工智能模型，以工程化“迷你結合劑”蛋白，能夠附着於T細胞，並爲其提供分子引導機制以靶向癌症，例如黑色素瘤。該方法已被應用於開發針對廣泛出現和患者特異性癌症標記的蛋白，暗示在個性化腫瘤學中的潛在應用。

爲了構建這些分子工具，研究人員首先採用了一種稱爲RFdiffusion的生成模型，來檢查一種與癌症相關的蛋白質NY-ESO-1的結構，該蛋白質通常存在於腫瘤細胞上。第二個AI模型生成了預測可折疊成精確結構的氨基酸序列，這些結構能夠與該靶點結合。第三個模型對結果進行了優化，將數以萬計的生成序列篩選至44個候選者以供實驗室評估。在這些候選者中，有一個設計顯示出有效的性能。

此外，該平台還包括一個虛擬安全篩查過程，以預判並排除可能與健康組織相互作用的蛋白質設計，從而在進行任何物理測試之前提高安全性。該工作流程結合了由谷歌DeepMind開發的獲獎蛋白質預測工具AlphaFold2，將傳統上需要多年的開發週期壓縮到幾周之內。

AI增強的細胞療法預計將在五年內進入人類試驗

蒂莫西·帕特裏克·詹金斯，團隊中的一名研究人員，預計新開發的方法可能需要大約五年的時間才能進入涉及人類參與者的初步臨牀試驗階段。一旦準備好應用，該治療方案預計將與現有的癌症治療方法相一致，這些治療方法利用基因工程T細胞，通常稱爲CAR-T細胞，目前已獲批準用於治療淋巴瘤和白血病等疾病。

治療過程將從醫院環境中進行的抽血開始，這類似於標準的血液檢測。然後將從收集的樣本中分離免疫細胞，並隨後在實驗室環境中進行修改，以融入人工智能生成的小結合蛋白。這些改變過的免疫細胞將被重新引入患者體內，旨在以高精度運作，定位並以針對性準確性中和癌細胞。

最新的研究是計算生物學進展更廣泛趨勢的一部分。今年早些時候，蒂莫西·帕特裏克·詹金斯的團隊也應用人工智能開發了旨在提高蛇咬抗毒素效果的工程蛋白。