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机器学习分类器加速细胞免疫疗法的发展

2024-03-16 08:59:39 百科知识来源：

导读目前为癌症患者进行个性化T细胞疗法至少需要六个月的时间;德国癌症研究中心 (DKFZ) 和曼海姆大学医学中心的科学家们表明，为患者识别肿瘤...

目前为癌症患者进行个性化T细胞疗法至少需要六个月的时间;德国癌症研究中心 (DKFZ) 和曼海姆大学医学中心的科学家们表明，为患者识别肿瘤反应性 T 细胞受体这一费力的第一步可以用机器学习分类器来取代，这次的分类器减半了。

个性化细胞免疫疗法被认为是针对各种类型癌症的有前景的新治疗选择。目前正在测试的治疗方法之一是所谓的“T细胞受体转基因T细胞”。其背后的想法是，在实验室中配备来自患者的免疫T细胞来识别患者自身独特的肿瘤，然后大量回输以有效杀死肿瘤细胞。

此类疗法的开发是一个复杂的过程。首先，医生从患者的肿瘤组织样本中分离出肿瘤浸润 T 细胞 (TIL)。然后在该细胞群中寻找识别肿瘤特异性突变的 T 细胞受体，从而杀死肿瘤细胞。

这种搜索是费力的，并且迄今为止需要了解导致患者免疫系统识别的蛋白质变化的肿瘤特异性突变。这段时间，肿瘤不断变异、扩散，这一步是与时间赛跑。

“找到合适的 T 细胞受体就像大海捞针一样，既昂贵又耗时，”DKFZ 系主任兼曼海姆大学医学中心学系主任 Michael Platten 说。“通过一种方法，我们可以独立于各自肿瘤表位的知识来识别肿瘤反应性 T 细胞受体，这个过程可以大大简化和加速。”

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