KI erkennt bei Krebs die besten Immunzellen
Vorhersagemodell "TRTpred" erreicht in Labortests bereits eine Genauigkeit von 90 Prozent
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Mikroskop: weitere Fortschritte bei der Krebstherapie (Foto: pixabay.com, Konstantin Kolosov) |
Lausanne (pte015/08.05.2024/10:30)
Mittels Künstlicher Intelligenz (KI) haben Forscher des Ludwig Institute for Cancer Research ein leistungsstarkes Vorhersagemodell zur Identifizierung der wirksamsten krebsabtötenden Immunzellen entwickelt, das im Rahmen von Immuntherapien zur Behandlung von Krebs eingesetzt werden soll. In Kombination mit zusätzlichen Algorithmen lässt sich das Vorhersagemodell bei einer personalisierten Behandlung von Krebs anwenden. Dabei geht es darum, die Behandlung tatsächlich auf die einzigartige zelluläre Zusammensetzung des jeweiligen Tumors zuzuschneiden.
Richtigen TILs auf der Spur
Bei der zellulären Immuntherapie werden Immunzellen aus dem Tumor entnommen und verändert, um ihre natürlichen Fähigkeiten bei der Bekämpfung einer Krebserkrankung zu verbessern und sie dem Körper anschließend wieder zuzuführen. T-Zellen sind eine der zwei Hauptarten von weißen Blutkörperchen, also der Leukozyten, die im Blut zirkulieren und patrouillieren, um mit einem Virus infizierte oder kanzeröse Zellen zu identifizieren.
T-Zellen, die in solide Tumore eindringen, sind als sogenannte TILs bekannt. Nicht alle diese Zellen sind jedoch beim Erkennen und Angreifen von Tumorzellen effektiv. Laut dem leitenden Wissenschaftler Alexandre Harari ist nur ein Bruchteil in diesem Bereich wirklich aktiv. "Wir wollten daher die wenigen TILs identifizieren, die mit T-Zell-Rezeptoren ausgestattet sind, die die Abwehrstoffe auf dem Tumor erkennen können."
In der Folge haben die Wissenschaftler mit "TRTpred" ein entsprechendes Vorhersagemodell entwickelt. TRTpred kann von einer Population von T-Zellen lernen und eine Regel erstellen, die dann auch auf eine neue Population angewendet werden kann. Damit wird auch die Vorhersage möglich, ob ein Tumor reaktiv ist oder nicht.
Tests bei Mäusen erfolgreich
Das Vorhersagemodell hat in Tests TILs von 42 Patienten mit Melanomen sowie Krebserkrankungen von Magen, Darm und Lunge und Brustkrebs analysiert. Tumor-reaktive T-Zell-Rezeptoren konnten mit einer Genauigkeit von 90 Prozent nachgewiesen werden. In der Folge wurden mehrere spezifische Filter zur Verbesserung der Genauigkeit getestet.
Diese Kombination erhielt in der Folge die Bezeichnung "MixTRTpred". Um den Ansatz zu testen, kultivierten die Forscher menschliche Tumore in Mäusen und wiesen erfolgreich nach, dass diese Zellen Tumore abtöten können, wenn sie den Tieren wieder implantiert werden. Basierend auf den in "Nature Biotechnology" veröffentlichten Forschungsergebnissen wird bereits eine klinische Phase-I-Studien mit Patienten geplant.
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