Des chercheurs développent un outil basé sur l’IA ouvrant la voie à des traitements personnalisés contre le cancer

Des chercheurs développent un outil basé sur l’IA ouvrant la voie à des traitements personnalisés contre le cancer

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Dans la lutte continue contre le cancer, les scientifiques du monde entier explorent des approches innovantes pour percer les mystères du système immunitaire humain, le réseau complexe d'organes, de cellules et de protéines qui défend l'organisme contre la maladie.

Une équipe dirigée par des scientifiques de l'Arizona State University a développé un outil d'apprentissage basé sur l'IA appelé HLA Inception qui a découvert de nouvelles informations sur la façon dont le système immunitaire d'un individu réagit aux cellules étrangères. Le travail a été publié dans la revue de Systèmes cellulaires.

En se concentrant sur un groupe de protéines appelé complexe majeur d'histocompatibilité-1 (MHC-1), l'outil basé sur l'IA peut, en quelques secondes, classer le groupe spécifique de protéines uniques pour un individu et prédire si les défenses immunitaires d'une personne peuvent reconnaître des éléments menaçants. virus et cancers.

“Nous sommes en mesure de faire des prédictions sur les résultats pathologiques des patients, tels que la survie contre certains médicaments anticancéreux, sur la base des détails moléculaires avec lesquels un être humain est né”, a déclaré Abhishek Singharoy, professeur adjoint à l'École des sciences moléculaires de l'ASU, qui a dirigé l'étude. étude. “Maintenant, avec cet outil, quelque chose qui prenait des jours ne prend que quelques secondes.”

Comprendre ces informations individualisées sur les interactions moléculaires est extrêmement prometteur pour la création de nouveaux médicaments anticancéreux personnalisés susceptibles de transformer les soins aux patients.

Démêler les complexités des préférences en matière de protéines MHC-1

Dans le corps humain, les protéines MHC-1 agissent comme des gardes à la surface de nos cellules, alertant le système immunitaire des envahisseurs étrangers. Ils récupèrent des morceaux de protéines étrangères, ou peptides, à l’intérieur des cellules et les présentent au système immunitaire pour qu’il les reconnaisse et les attaque.

Les protéines MHC-1 de chaque personne ont des préférences spécifiques quant aux types de fragments protéiques avec lesquels elles interagissent et être capable de prédire quels peptides se lieront efficacement à quelles molécules du CMH-I est crucial pour mieux comprendre les mécanismes de fonctionnement de notre système immunitaire et pour développer de nouveaux vaccins anticancéreux plus avancés.

Toutefois, la prévision est difficile.

Il existe des milliers de versions différentes de molécules du CMH-I dans la population humaine, ce qui rend difficile la création d'un modèle de prédiction universel.

En analysant près de 6 000 complexes MHC-1, l’équipe de recherche a découvert des modèles permettant d’identifier ces préférences et de prédire les réponses immunitaires dans un large éventail de populations humaines.

L'outil HLA Inception, alimenté par l'IA et l'apprentissage automatique, utilise les diverses charges à la surface des protéines, également connues sous le nom de signatures électrostatiques, pour les classer en 11 types différents.

Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour prédire si les fragments protéiques ou les peptides surveillés par le CMH-1 sont des envahisseurs personnels ou étrangers (non-soi).

Les chercheurs ont également découvert que les patients présentant une gamme plus diversifiée de protéines MHC-1, couvrant davantage les 11 classes, avaient plus de chances de survivre à certains traitements contre le cancer.

“L'intégration continue de l'apprentissage automatique dans les soins de santé contribuera à réduire les risques et à personnaliser les traitements”, a déclaré Eric Wilson, auteur de l'article, ancien élève de l'ASU et actuellement chercheur postdoctoral à la faculté de médecine Icahn du mont Sinaï.

“L'apprentissage automatique et l'IA peuvent améliorer l'accessibilité des nouveaux traitements à une cohorte plus large de patients en éliminant le besoin d'expériences coûteuses pour déterminer la candidature.”

Engagés à faire progresser le progrès scientifique dans ce domaine, les chercheurs ont rendu HLA-Inception disponible gratuitement pour un usage universitaire, jetant ainsi les bases d'une collaboration et d'une innovation généralisées dans le domaine de l'immunothérapie.

“Je suis ravie d'utiliser ces outils pour développer de meilleurs vaccins et immunothérapies thérapeutiques contre le cancer”, a déclaré Karen Anderson, co-auteur de l'article et professeur à l'École des sciences de la vie de l'ASU. “Il s'agit de l'approche ultime pour la médecine de précision. Les immunothérapies de nouvelle génération seront très précises et adaptées aux molécules du CMH d'un individu.”

Les chercheurs envisagent que ces travaux contribuent aux progrès des soins de santé, en particulier pour adapter les traitements à chaque patient.

“Il s'agit d'une recherche percutante dont les ramifications dépassent les limites du monde universitaire”, a déclaré Singharoy, qui est également chercheur au Centre ASU Biodesign pour la découverte structurelle appliquée. “Notre technique est désormais la plus rapide du marché.”

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