Используя технологию AI, чтобы картировать рецептор иммуноцита

Отчет о том, как ученые создали и проверили то, что они называют «ImmunoMap», появился 20 декабря в Исследовании Иммунологии Рака.«ImmunoMap дает ученым картину широкого разнообразия ответов иммунной системы на клеточные антигены», говорит Джонатан Шнек, Доктор медицины, доктор философии, преподаватель патологии, медицины и онкологии в Медицинской школе Университета Джонса Хопкинса и члена Онкологического центра Джонса Хопкинса Киммела.

Рецепторы на T-клетках признают антигены или части других клеток, которые вызывают иммунную реакцию, особенно антитела. Если антигены иностранные, T-клетки поднимают тревогу в иммунной системе, которая может распределить «бюллетень все-пунктов», чтобы быть в поисках незнакомых антигенов.Поскольку болезни, такие как рак имеют тенденцию уклоняться от обнаружения рецепторами T-клеток, позволяя опухоли стать неконтролируемыми, ученые долго искали «Intel» на этом процессе как средство развивающихся методов лечения, которые предназначаются для злокачественных клеток, но оставляют здоровые клетки в покое.«Большая часть иммунотерапии сегодня основана на предпосылке, что мы знаем эти антигены», говорит биоинженерия Джонса Хопкинса M.D./Ph.

Студент D. Джон-Уильям Сидхом. «Но мы на самом деле не знаем столько, сколько мы должны приблизительно их и T-клетки, которые признают их».Чтобы обратиться к той потребности, Сидхом использовал мощное вычисление, чтобы создать математическую модель – по существу цифровую карту – геномных данных о последовательности рецепторов от человеческих T-клеток, которые были выставлены вирусу в лаборатории. «Наша цель состояла в том, чтобы сгруппировать T-клеточные-рецепторы, которые подобны и могут предназначаться для того же самого антигена», говорит Сидхом.Используя безнадзорный алгоритм изучения, команда смогла преобразовать данные об упорядочивающем T-клеточного-рецептора в числовые расстояния на основе общих черт в последовательностях рецептора и сгруппировать их функциональной спецификой. Например, если две последовательности рецептора были подобны, компьютер назначил разряд короткого расстояния между этими двумя последовательностями.

Если последовательности отличались, они получили более длинный разряд расстояния.Как только тысячи последовательностей были преобразованы в эти метрики «расстояния», алгоритмы искусственного интеллекта компьютерной системы искали образцы среди рецепторов.

«Это – то, как мы получили ImmunoMap, характеризовав последовательности рецептора, поскольку они касаются друг друга», говорит Шнек. «T-клеточные-рецепторы, которые очень похожи с незначительными различиями в их последовательностях, могут признавать тот же самый антиген».Команда Джонса Хопкинса проверила способность ImmunoMap коррелировать иммунные реакции на данных об упорядочивающем рецептора из T-клеток в опухолях 34 пациентов с раком, зарегистрированным в общенациональном клиническом испытании препарата иммунотерапии nivolumab.Из 34 три пациента с меланомой ответили на nivolumab, и остальные не ответили.

В респондентах ученые сочли более – в среднем 15 – различные группы T-клеточного-рецептора по сравнению с восемь – девять в нереспондентах.Ученые также нашли, что разнообразие T-клеточных-рецепторов уменьшилось среди респондентов на 10-15 процентов спустя четыре недели после этого nivolumab лечение.«У тех пациентов был широкий спектр вооружения рецептора перед их лечением, которое, возможно, позволило правильному рецептору убивать их раковые клетки», говорит Шнек. «Как только их иммунная система нашла правильный рецептор, T-клетки, выражающие те рецепторы, умножились, приведя к полному сокращению структурного разнообразия их T-клеточных-рецепторов».Шнек говорит, что некоторые ученые подчеркнули, что ответ на иммунотерапию в основном зависит от того, пропитывают ли T-клетки место опухоли, но его исследование предполагает что, в то время как, «проникновение важно, недостаточно объяснить переменные ответы пациентов на наркотики иммунотерапии».

Команда также создала ImmunoMap разнообразия T-клеточных-рецепторов, специфичных для антигенов опухоли у мышей с и без опухолей. Их анализ показал, что разнообразие T-клеточных-рецепторов уменьшилось среди образцов T-клеток, взятых ближе к опухоли, по сравнению с дальше.

Данные могут помочь ученым определить, как опухоли уклоняются от обнаружения иммунной системой.Шнек говорит, что исследовательская группа также должна накопить больше данных ImmunoMap, чтобы достоверно предсказать, какие пациенты могут или могут не ответить на иммунотерапию. «На данном этапе ImmunoMap не может соответствовать T-клеточным-рецепторам к определенным антигенам или определить, важны ли те антигены для ответа иммунотерапии в каком-либо отдельном пациенте», отмечает он.

Но надежда, он говорит, состоит в том, что ImmunoMap может однажды быть полезным в проектировании вакцин и спроектированных T-клеток для лечения рака.


11 комментариев к “Используя технологию AI, чтобы картировать рецептор иммуноцита”

  1. влад, я такого не говорил.. а всяких мосийчуков, парасюков куячил бы лично битой..

  2. Вероника Всеволодовна

    Жалко Вовка пинком под зад.. А то бы быстро организовали Укртелеком+

  3. Евгения Потаповна

    в этой стране правит незаконная хунта, США освобождает народ Сирии по его просьбе.

  4. )))Молодцы парни – призраки)) Не бойтесь ничего, СБУ позаботится обо всем)) Лупите сепаров еще больше, сильнее, за РОДНУЮ ЗЕМЛЮ. Господь БОГ вам воздаст сполна. Я верю в это и Вы верьте!

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *