使用人工智能，，路德维希(Ludwig)癌症研究中心的科学家们开发了一种强盛的展望模子，，用于识别杀伤肿瘤细胞最有用的免疫细胞。。。。。。该展望模子与其他算法相连系，，可以应用于个性化癌症治疗，，凭证每位患者肿瘤的奇异细胞组成定制治疗计划。。。。。。相关研究效果揭晓在最新一期的《自然-生物手艺》（Nature Biotechnology）杂志上。。。。。。
路德维希·洛桑(Ludwig Lausanne)的Alexandre Harari说：“人工智能在细胞治疗中的应用是新的，，可能会改变游戏规则，，为患者提供新的临床选择。。。。。。”他和研究生rsammy psamtreand一起向导了这项研究。。。。。。
细胞免疫疗法包括从病人的肿瘤中提取免疫细胞，，选择性地刷新它们以增强它们对抗癌症的自然能力，，并在作育后将它们重新引入体内。。。。。。T细胞是两种主要类型的白细胞或淋巴细胞之一，，它们在血液中循环，，巡逻病毒熏染的细胞或癌细胞。。。。。。
穿透实体肿瘤的T细胞被称为肿瘤浸润淋巴细胞，，简称TIL。。。。。。然而，，并不是所有的TIL都能有用地识别和攻击肿瘤细胞。。。。。。Harari诠释说：“只有一小部分现实上是肿瘤反应性的——大大都是旁观者，，我们为自己设定的挑战是识别少数配备能够识别肿瘤抗原的T细胞受体的TIL。。。。。。”
为了做到这一点，，Harari和他的团队开发了一种新的人工智能驱动的展望模子，，称为TRTpred，，可以凭证T细胞受体(TCR)的肿瘤反应性对其举行排名。。。。。。为了开发TRTpred，，他们使用了从转移性玄色素瘤患者网络的235个TCR，，这些患者已经被分类为肿瘤反应性或非反应性。。。。。。该团队将携带每种TCR的T细胞的全局基因表达或转录组谱加载到机械学习模子中，，以识别区分肿瘤反应性T细胞与非活性T细胞的模式。。。。。。
Harari诠释说：“TRTpred可以从一个T细胞群中学习，，并建设一个规则，，然后应用于一个新的T细胞群。。。。。。因此，，扑面临新的TCR时，，该模子可以读取其转录组谱，，并展望其是否具有肿瘤反应性。。。。。。”
TRTpred模子剖析了42名玄色素瘤、胃肠道、肺癌和乳腺癌患者的tcr，，并以90%的准确率确定了肿瘤反应性TCR。。。。。。研究职员进一步完善了他们的TIL选择历程，，通过应用二级算法过滤器来筛选那些具有“高亲和力”的肿瘤反应性T细胞，，即那些与肿瘤抗原连系强烈的T细胞。。。。。。
Harari诠释说：“TRTpred是TCR是否具有肿瘤反应性的唯一展望指标，，可是一些肿瘤反应性TCR与肿瘤细胞连系很是强烈，，因此很是有用，，而其他TCR只是懒洋洋地这样做。。。。。。区分强连系剂和弱连系剂可以转化为功效。。。。。。”
研究职员证实，，被TRTpred和二级算法标记为肿瘤反应性和高亲和性的T细胞更常被发明嵌入肿瘤内，，而不是在相近的支持组织（称为基质）中。。。。。。这一发明与其他批注有用T细胞通常深入肿瘤胰岛的研究相一致。。。。。。
该团队随后引入了第三种过滤器，，以最大限度地识别种种肿瘤抗原。。。。。。Harari说：“我们想要的是最大化TIL靶向尽可能多的差别抗原的时机。。。。。。”
最后的过滤器凭证相似的物理和化学特征将TCR组织成组。。。。。。研究职员假设每个簇中的TCR识别相同的抗原。。。。。。“因此，，我们在每个集群中选择一个TCR举行扩增，，这样我们就可以最大限度地提高差别抗原目的的时机。。。。。。”路德维希·洛桑的盘算科学家Vincent Zoete说，，他开发了TCR贪心度和TCR聚类算法。。。。。。
研究职员将TRTpred和算法过滤器的组合称为MixTRTpred。。。。。。
为了验证他们的要领，，Harari的团队在小鼠身上作育了人类肿瘤，，从它们的TIL中提取了TCR，，并使用MixTRTpred系统来判断具有肿瘤反应性、高亲和力和靶向多种肿瘤抗原的T细胞。。。。。。然后，，他们从老鼠身上提取T细胞来表达这些TCR，，并证实这些细胞在转移到老鼠体内时可以消除肿瘤。。。。。。
“这种要领有望战胜现在基于TIL的治疗的一些弱点，，特殊是关于那些现在对这种治疗没有反应的肿瘤患者”。。。。。。
“人生就是博配合起劲将带来一种全新的T细胞疗法。。。。。。”
这项研究获得了路德维希癌症研究所、瑞士国家科学基金会、癌症基金会、Mats paulsson基金会和Biltema基金会的支持。。。。。。
