健康

人工知能が個別化されたがんワクチンの開発をサポート

個別化ワクチンは腫瘍学における研究の方向性を表しており、免疫系を刺激して腫瘍細胞をより正確に認識して攻撃する可能性を秘めています。新しい人工知能（AI）モデルにより、これらの標的の選択が改善され、各患者に適応したワクチンの開発が促進される可能性がある。 イェール大学の研究者 発展した Immunostruct と呼ばれる機械学習モデルは、がんワクチンを含む個別化されたワクチンの作成をサポートするように設計されています。 このツールと、それを腫瘍学および免疫学のデータに適用して得られた結果は、雑誌に掲載されました。 ネイチャーマシンインテリジェンス。 ウイルスや腫瘍などの脅威が体内に現れると、免疫細胞はその表面にあるペプチド（タンパク質の短い断片）を認識し、防御反応を引き起こします。免疫系が相互作用するペプチド内の小さな領域はエピトープと呼ばれます。 エピトープベースのワクチンには、特定の疾患に対する標的免疫反応を引き起こすように設計された特定のペプチドが含まれています。現在進行中の研究では、これらのワクチンが黒色腫、乳がん、神経膠芽腫などのいくつかの種類のがんに対する免疫療法の可能性があることが示されています。研究者らはまた、感染症の新たな変異種とより効果的に対抗できるかどうかも分析している。 これらのワクチンを開発するために、科学者は、どのペプチドが特定の抗原に対する強い免疫反応を引き起こす可能性が最も高いかを推定する予測モデルを使用します。現在、多くの既存モデルの限界は、活性な三次元構造を考慮せずに、ペプチドをアミノ酸の単純な直線配列として扱うことです。 新しい AI モデルには、アミノ酸配列に関する情報だけでなく、ペプチドの構造や生化学的特性に関するデータも統合されています。 この研究では、ペプチドのアミノ酸配列、その三次元構造、生化学的特性に関する情報を使用してモデルをトレーニングしました。これらすべてのタイプのデータは、潜在的なエピトープとして評価されたペプチドを指します。 これらの各コンポーネントはパフォーマンスの向上に貢献し、数種類のデータを統合したモデルは、以前のモデルと比較して、ワクチン標的として使用される可能性のあるペプチドの同定においてより効果的であることが証明されました。 著者らは、物質が免疫系反応をどの程度効果的に引き起こすかを理解するには、この種のデータを統合することが重要であると指摘しています。 このモデルは、各患者に適切なエピトープをより迅速かつ正確に特定することで、個別化された治療を調整するのに役立つ可能性があります。 研究者らは、分裂を促進して細胞を急速に破壊する化学療法とは異なり、健康な組織にも影響を与えるが、各患者の特性に関連するエピトープを同定できれば、がんを直接標的とする治療法の開発が可能になる可能性があると指摘している。 AI モデルは、GitHub プラットフォームでオープンソースとして利用できます。研究者らはまた、ワクチン設計への応用を促進することを目的として、イェール大学からスピンオフとして設立された会社Latent-Alphaにモデルの使用をライセンス供与した。 #人工知能が個別化されたがんワクチンの開発をサポート