「AI抗がん剤」が脳腫瘍細胞を免疫細胞に変える：生存率が75％上昇し臨床試験に入る

南カリフォルニア大学ケック医科大学は、AI テクノロジーを使用して脳腫瘍細胞を免疫細胞に変換し、神経膠芽腫のマウス モデルの生存確率を 75% 高めました。神経膠芽腫（GBM）は最も一般的で致死的な脳腫瘍であり、その悪性度の高さ、再発率の高さ、および診断後の生存率の低さで知られています。

2. 治療しない場合、生存期間は通常わずか 3 か月で、診断後 5 年生存する患者は 10% 未満です。
3. そして膠芽腫は、さまざまな理由から治療が非常に困難です。
4. 免疫療法は他のがんに対しても有効ですが、神経膠芽腫は血液脳関門（BBB）のせいで免疫細胞が到達するのが難しく、脳損傷を引き起こす可能性もあります。

   

この医学的問題に直面して、南カリフォルニア大学 (USC) ケック医学部の学者たちは、国立衛生研究所 (NIH) の支援を受けて、人工知能を使用した一連の新しい研究を実施しました。細胞運命を制御する技術 - がん細胞を免疫細胞に変換します。

1. 研究者らは、人工知能を使用して神経膠芽腫細胞の遺伝子を特定して再プログラムし、周囲のがん細胞を効果的に標的にして破壊できる樹状細胞 (DC) に変えることができることを発見しました。
2. 神経膠芽腫のマウスモデルでは、このアプローチにより生存確率が 75% 増加しました。この研究結果は、米国癌研究協会の雑誌「Cancer Immunology Research」に発表されたばかりです。

   

   1. 論文のアドレス: https://doi.org/10.1158/2326-6066.CIR-23-0721
3. この新しい研究では、研究チームは人工知能を使用して、 DC細胞に形質転換された遺伝子は、ウイルスベクターに遺伝物質を埋め込み、GBM患者に送達することができます。
4. デビッド・トラン博士はこの研究の筆頭著者であり、ケック医科大学の神経外科および神経学の准教授であり、神経腫瘍科の主任であり、南カリフォルニア大学ノリス総合がんセンターおよび脳腫瘍センターの所長も務めています。 。

   

   「この画期的な研究は、人工知能の力を利用して神経膠芽腫細胞を免疫活性化細胞に変換し、がん免疫療法における大きな進歩を示します」と、デイビッド・トラン博士は述べました。
   「がん自身の細胞をがんに対抗させることで、私たちはより効果的な治療への道を切り開き、このがんや他の多くの進行性のがんと闘う患者に新たな希望をもたらしています。

制御細胞樹状細胞の運命は、活性化において極めて重要です。」免疫反応、抗原を拾い上げて他の免疫細胞に提示します。

そこで研究チームは、腫瘍内に存在するがん細胞を再プログラムすることで、この大きな困難を回避しました。

ただし、特異性は重要な考慮事項です。

「私たちは、あらゆる種類の細胞を樹状細胞に変換するものを患者に注射したくありません」とトラン博士は言いました。

研究チームは、人工知能の高い計算能力を利用して、数万の遺伝子と数百万の遺伝子間のつながりを詳細に分析するための機械学習システムを開発しました。

この方法では、標的となる神経膠芽腫細胞を正確に特定し、それらを樹状細胞様の遺伝子の組み合わせに再プログラムすることができます。

このプロセスは複雑で非常に困難であるだけでなく、人工知能の介入によりこの発見プロセスが大幅に加速されました。

この方法の有効性を検証するために、研究チームは膠芽腫マウスモデルで多数の実験を実施しました。

彼らは、遺伝的に再プログラムされた神経膠芽腫細胞がマウスの免疫応答を大幅に強化し、腫瘍の増殖を効果的に阻害し、マウスの生存期間を延長できることを発見しました。

他の免疫療法と併用すると、GBM 細胞を再プログラミングすると、マウスモデルの免疫応答と生存率が大幅に向上します。

免疫チェックポイント療法と組み合わせると、生存の可能性が 75% 増加しました。さらに、古典的な DC ワクチンと組み合わせると、新しいアプローチは生存の可能性を 2 倍にしました。しかし、どちらの治療法も単独では GBM 患者の生存の可能性を高めることはできません。

トラン博士は、「人工知能は、癌との闘いにおける重要な問題の解決に役立ち、細胞の運命を操作する強力な方法を私たちに提供してくれる

研究室から診療所まで

」と述べましたが、現在の研究はまだ動物モデルです。しかし、この画期的な結果は、膠芽腫の臨床治療に無限の可能性をもたらしました。

マウスでの概念実証研究に加えて、研究者らは人工知能システムを使用して、ヒト神経膠芽腫細胞を樹状細胞様細胞に変換する一連のヒト遺伝子を特定しました。

研究チームは、次にこれらの遺伝子の組み合わせを微調整し、それらを無害なウイルスベクターにパッケージ化して、動物モデルでのさらなる安全性と有効性のテストを計画していると述べました。

トラン氏は、「私たちは、患者にテストする際に、可能な限り最良の組み合わせを見つけるために検索を拡大し、人工知能を活用したいと考えています。

このアプローチが安全で効果的であると判断されれば、それは神経膠芽腫モデルの転帰が改善されたことを意味します。」と述べました。意図しない副作用なしで。

この方法が安全で効果的であると判断された場合、チームは数年以内に患者に対する臨床試験を開始するための承認を申請する予定です。

さらに、研究チームは、人工知能モデルを使用して、他の種類のがん細胞を再プログラムできるより多くの遺伝子の組み合わせを探索し、より多くの種類のがん治療に新しいアイデアと方法を提供したいと考えています。

彼らは、人工知能と遺伝子工学の完璧な組み合わせによって、人類はがん治療の鍵をさらに解き放ち、より多くの患者に希望をもたらすことができると信じています。

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