Des chercheurs de l'Université technique du Danemark ont développé une plateforme alimentée par l'IA qui conçoit rapidement des protéines sur mesure pour guider les cellules immunitaires dans la cible du cancer, avec des essais cliniques prévus dans les cinq prochaines années.
Des chercheurs de l'Université technique du Danemark ont introduit une plateforme basée sur l'IA conçue pour accélérer le développement de protéines sur mesure qui soutiennent les réponses du système immunitaire contre le cancer. Ce système permet la création de protéines spécialisées en quelques semaines au lieu de plusieurs années, facilitant l'identification et l'attaque des cellules cancéreuses par les cellules T immunitaires.
La plateforme intègre trois modèles d'IA pour concevoir des protéines « minibinder » qui se fixent aux cellules T et leur fournissent un mécanisme de guidage moléculaire pour cibler les cancers, tels que le mélanome. Cette approche a été appliquée pour développer des protéines adaptées à la fois aux marqueurs de cancer largement présents et spécifiques aux patients, suggérant des applications potentielles en oncologie personnalisée.
Pour construire ces outils moléculaires, les chercheurs ont d'abord utilisé un modèle génératif connu sous le nom de RFdiffusion pour examiner la structure d'une protéine liée au cancer appelée NY-ESO-1, qui est couramment présente sur les cellules tumorales. Un deuxième modèle d'IA a généré des séquences d'acides aminés censées se replier en structures précises capables de se lier à cette cible. Un troisième modèle a affiné les résultats, filtrant des dizaines de milliers de séquences générées pour ne retenir que 44 candidats pour une évaluation en laboratoire. Parmi ceux-ci, un design a montré une performance efficace.
De plus, la plateforme comprend un processus de dépistage virtuel de sécurité pour anticiper et exclure les conceptions de protéines pouvant interagir avec des tissus sains, améliorant ainsi la sécurité avant que des tests physiques ne soient effectués. Le flux de travail intègre AlphaFold2, l'outil de prédiction de protéines primé développé par Google DeepMind, et condense un cycle de développement traditionnellement de plusieurs années en quelques semaines.
Projet de thérapie cellulaire améliorée par l'IA prévu pour entrer en essais cliniques dans cinq ans
Timothy Patrick Jenkins, l'un des chercheurs de l'équipe, anticipe qu'il pourrait falloir environ cinq ans avant que la nouvelle méthode développée progresse au stade des premiers essais cliniques impliquant des participants humains. Une fois préparé pour l'application, le protocole de traitement devrait s'aligner sur les thérapies contre le cancer existantes qui utilisent des cellules T génétiquement modifiées, couramment appelées cellules CAR-T, qui sont actuellement approuvées pour traiter des affections telles que le lymphome et la leucémie.
Le processus thérapeutique commencera par un prélèvement sanguin effectué dans un cadre hospitalier, comparable à un test sanguin standard. Les cellules immunitaires seront ensuite isolées de l'échantillon prélevé et modifiées dans un environnement de laboratoire pour incorporer les protéines minibinder générées par l'IA. Ces cellules immunitaires altérées seront ensuite réintroduites dans le corps du patient, où elles sont conçues pour fonctionner avec une grande précision, localisant et neutralisant les cellules cancéreuses avec une précision ciblée.
La dernière recherche fait partie d'une tendance plus large d'avancées en biologie computationnelle. Plus tôt dans l'année, l'équipe de Timothy Patrick Jenkins a également appliqué l'IA pour développer des protéines conçues pour améliorer l'efficacité des antivenins contre les morsures de serpent.
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Les chercheurs de DTU développent une plateforme d'IA pour concevoir des protéines sur mesure pour l'immunothérapie ciblée contre le cancer
En bref
Des chercheurs de l'Université technique du Danemark ont développé une plateforme alimentée par l'IA qui conçoit rapidement des protéines sur mesure pour guider les cellules immunitaires dans la cible du cancer, avec des essais cliniques prévus dans les cinq prochaines années.
Des chercheurs de l'Université technique du Danemark ont introduit une plateforme basée sur l'IA conçue pour accélérer le développement de protéines sur mesure qui soutiennent les réponses du système immunitaire contre le cancer. Ce système permet la création de protéines spécialisées en quelques semaines au lieu de plusieurs années, facilitant l'identification et l'attaque des cellules cancéreuses par les cellules T immunitaires.
La plateforme intègre trois modèles d'IA pour concevoir des protéines « minibinder » qui se fixent aux cellules T et leur fournissent un mécanisme de guidage moléculaire pour cibler les cancers, tels que le mélanome. Cette approche a été appliquée pour développer des protéines adaptées à la fois aux marqueurs de cancer largement présents et spécifiques aux patients, suggérant des applications potentielles en oncologie personnalisée.
Pour construire ces outils moléculaires, les chercheurs ont d'abord utilisé un modèle génératif connu sous le nom de RFdiffusion pour examiner la structure d'une protéine liée au cancer appelée NY-ESO-1, qui est couramment présente sur les cellules tumorales. Un deuxième modèle d'IA a généré des séquences d'acides aminés censées se replier en structures précises capables de se lier à cette cible. Un troisième modèle a affiné les résultats, filtrant des dizaines de milliers de séquences générées pour ne retenir que 44 candidats pour une évaluation en laboratoire. Parmi ceux-ci, un design a montré une performance efficace.
De plus, la plateforme comprend un processus de dépistage virtuel de sécurité pour anticiper et exclure les conceptions de protéines pouvant interagir avec des tissus sains, améliorant ainsi la sécurité avant que des tests physiques ne soient effectués. Le flux de travail intègre AlphaFold2, l'outil de prédiction de protéines primé développé par Google DeepMind, et condense un cycle de développement traditionnellement de plusieurs années en quelques semaines.
Projet de thérapie cellulaire améliorée par l'IA prévu pour entrer en essais cliniques dans cinq ans
Timothy Patrick Jenkins, l'un des chercheurs de l'équipe, anticipe qu'il pourrait falloir environ cinq ans avant que la nouvelle méthode développée progresse au stade des premiers essais cliniques impliquant des participants humains. Une fois préparé pour l'application, le protocole de traitement devrait s'aligner sur les thérapies contre le cancer existantes qui utilisent des cellules T génétiquement modifiées, couramment appelées cellules CAR-T, qui sont actuellement approuvées pour traiter des affections telles que le lymphome et la leucémie.
Le processus thérapeutique commencera par un prélèvement sanguin effectué dans un cadre hospitalier, comparable à un test sanguin standard. Les cellules immunitaires seront ensuite isolées de l'échantillon prélevé et modifiées dans un environnement de laboratoire pour incorporer les protéines minibinder générées par l'IA. Ces cellules immunitaires altérées seront ensuite réintroduites dans le corps du patient, où elles sont conçues pour fonctionner avec une grande précision, localisant et neutralisant les cellules cancéreuses avec une précision ciblée.
La dernière recherche fait partie d'une tendance plus large d'avancées en biologie computationnelle. Plus tôt dans l'année, l'équipe de Timothy Patrick Jenkins a également appliqué l'IA pour développer des protéines conçues pour améliorer l'efficacité des antivenins contre les morsures de serpent.