DTUの研究者らが、標的がん免疫療法のためのカスタムタンパク質を設計するAIプラットフォームを開発

の研究者 デンマーク工科大学 を導入しました AIベースのプラットフォーム がんに対する免疫システムの反応をサポートするカスタムタンパク質の開発を加速するために設計されています。このシステムにより、数年ではなく数週間で特殊なタンパク質を作製することが可能になり、免疫T細胞によるがん細胞の特定と攻撃が促進されます。 

このプラットフォームは、3つのAIモデルを統合し、「ミニバインダー」タンパク質を設計します。これらのタンパク質はT細胞に付着し、メラノーマなどのがんを標的とするための分子誘導機構を提供します。このアプローチは、広く発現するがんマーカーと患者特異的ながんマーカーの両方に合わせてカスタマイズされたタンパク質の開発に応用されており、個別化腫瘍学への応用の可能性を示唆しています。 

これらの分子ツールを構築するために、研究者らはまずRF拡散と呼ばれる生成モデルを用いて、腫瘍細胞によく存在するNY-ESO-1と呼ばれる癌関連タンパク質の構造を調べた。 AIモデル 生成されたアミノ酸配列は、この標的に結合可能な正確な構造に折り畳まれると予測されました。44つ目のモデルは結果を精緻化し、生成された数万個の配列をXNUMX個の候補に絞り込み、実験室での評価を行いました。これらの候補の中から、XNUMXつの設計が効果的な性能を示しました。 

さらに、このプラットフォームには、健康な組織と相互作用する可能性のあるタンパク質設計を予測・排除する仮想安全性スクリーニングプロセスが組み込まれており、物理的な試験を行う前に安全性を高めます。このワークフローには、受賞歴のあるタンパク質予測ツールであるAlphaFold2が組み込まれています。 Google DeepMind 従来は数年かかっていた開発サイクルをわずか数週間に短縮します。

AIを活用した細胞療法、5年以内に臨床試験開始へ

チームの研究者の一人であるティモシー・パトリック・ジェンキンス氏は、この新開発の方法がヒトを対象とした初期臨床試験の段階に進むまでには約5年かかると予想しています。実用化の準備が整えば、この治療プロトコルは、リンパ腫や白血病などの疾患の治療に現在承認されている、遺伝子改変T細胞（CAR-T細胞）を用いた既存のがん治療と整合するものになると期待されています。 

治療プロセスは、病院で行われる標準的な血液検査と同様の採血から始まります。採取された検体から免疫細胞を分離し、その後、実験室環境で改変し、AIが生成したミニバインダータンパク質を組み込むようにします。改変された免疫細胞は患者の体内に再導入され、高精度に機能するように設計され、標的のがん細胞を正確に特定して無害化します。 

この最新の研究は、計算生物学におけるより広範な進歩の潮流の一部です。今年初めには、ティモシー・パトリック・ジェンキンス氏のチームもAIを応用し、ヘビ咬傷に対する抗毒素の有効性を高めることを目的とした人工タンパク質を開発しました。