外媒 | 机器学习算法揭示癌症治疗期间免疫反应的见解-普瑞纯证

约翰霍普金斯大学金墨尔肿瘤中心和布隆伯格-金墨尔癌症免疫疗法研究所的研究人员利用机器学习算法DeepTCR预测癌症免疫治疗的患者反应。在癌症免疫疗法领域，往往不清楚哪些患者会在治疗后获得积极的结果。研究人员利用DeepTCR算法预测患者的反应，该算法可识别T细胞受体（TCR）的氨基酸序列数据，并预测治疗前患者的TCR库与治疗后的差异。当受到癌症、细菌或病毒等“敌人”的蛋白质激活时，TCR会释放分子来杀死“敌人”。然而，肿瘤细胞可以发展出阻止T细胞反应的能力。这就是各种免疫疗法药物，即检查点抑制剂，可以帮助T细胞应对癌症的地方。研究人员进行了一项临床试验，以确定一种免疫疗法药物的疗效，与两种药物的组合相比较。试验显示，使用一种药物与使用两种药物的患者之间没有显著差异。一些患者对治疗有反应，而另一些则没有。然而，Sidhom利用基因测序确定了每个活检中的TCR类型和数量，导致他检查了每个肿瘤周围的TCR库。然后，他将这些数据输入DeepTCR程序，寻找模式。研究人员确定，类似于已知的生物标志物，DeepTCR算法可以预测治疗前哪些患者的TCR库与治疗后的差异，从而预测患者的反应。

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