DTU的研究人员开发了AI平台，以设计针对性癌症免疫治疗的定制蛋白质

简要

丹麦技术大学的研究人员开发了一种人工智能驱动的平台，能够快速设计定制蛋白质，以引导免疫细胞靶向癌症，预期在五年内进行临床试验。

丹麦技术大学的研究人员推出了一种基于人工智能的平台，旨在加速定制蛋白质的开发，以支持免疫系统对抗癌症的反应。该系统使得在几周内而非几年内创造专业化蛋白质成为可能，帮助免疫T细胞识别和攻击癌细胞。

该平台整合了三种人工智能模型，以工程化“迷你结合剂”蛋白，能够附着于T细胞，并为其提供分子引导机制以靶向癌症，例如黑色素瘤。该方法已被应用于开发针对广泛出现和患者特异性癌症标记的蛋白，暗示在个性化肿瘤学中的潜在应用。

为了构建这些分子工具，研究人员首先采用了一种称为RFdiffusion的生成模型，来检查一种与癌症相关的蛋白质NY-ESO-1的结构，该蛋白质通常存在于肿瘤细胞上。第二个AI模型生成了预测可折叠成精确结构的氨基酸序列，这些结构能够与该靶点结合。第三个模型对结果进行了优化，将数以万计的生成序列筛选至44个候选者以供实验室评估。在这些候选者中，有一个设计显示出有效的性能。

此外，该平台还包括一个虚拟安全筛查过程，以预判并排除可能与健康组织相互作用的蛋白质设计，从而在进行任何物理测试之前提高安全性。该工作流程结合了由谷歌DeepMind开发的获奖蛋白质预测工具AlphaFold2，将传统上需要多年的开发周期压缩到几周之内。

AI增强的细胞疗法预计将在五年内进入人类试验

蒂莫西·帕特里克·詹金斯，团队中的一名研究人员，预计新开发的方法可能需要大约五年的时间才能进入涉及人类参与者的初步临床试验阶段。一旦准备好应用，该治疗方案预计将与现有的癌症治疗方法相一致，这些治疗方法利用基因工程T细胞，通常称为CAR-T细胞，目前已获批准用于治疗淋巴瘤和白血病等疾病。

治疗过程将从医院环境中进行的抽血开始，这类似于标准的血液检测。然后将从收集的样本中分离免疫细胞，并随后在实验室环境中进行修改，以融入人工智能生成的小结合蛋白。这些改变过的免疫细胞将被重新引入患者体内，旨在以高精度运作，定位并以针对性准确性中和癌细胞。

最新的研究是计算生物学进展更广泛趋势的一部分。今年早些时候，蒂莫西·帕特里克·詹金斯的团队也应用人工智能开发了旨在提高蛇咬抗毒素效果的工程蛋白。