在一项关于胶质母细胞瘤的立异研究中，来自南加州大学、佛罗里达大学和北卡罗来纳大学的研究职员使用人工智能（AI）对癌细胞举行了重编程，将它们转化为树突细胞（dendritic cell），其中树突细胞可以识别癌细胞并指导其他免疫细胞杀死它们。相关研究效果于近日在线揭晓在Cancer Immunology Research期刊上，论文问题为“Machine Learning–Directed Conversion of Glioblastoma Cells to Dendritic Cell–like Antigen-Presenting Cells as Cancer Immunotherapy”。
胶质母细胞瘤是成人中最常见的脑癌，也是最致命的癌症，只有不到10%的患者能在确诊后存活五年。虽然免疫疗法等新要领已经彻底改变了其他癌症的治疗，但对胶质母细胞瘤患者的治疗却收效甚微。部分缘故原由是这些难以触及的脑瘤隐藏在血脑屏障之后，免疫细胞难以触及并祛除它们。
可是，这项新的研究使用人工智能探索了哪些基因控制着细胞的运气，好比说，它是发育故意脏细胞、肺细胞照旧癌细胞。研究者发明了能对胶质母细胞瘤细胞举行重编程的基因，这些基因能将它们转化为肿瘤内的免疫细胞，从而有用地靶向它们的同类癌细胞举行破损。在胶质母细胞瘤小鼠模子中，这种要领使得它们的存活几率提高了高达75%。
论文通讯作者、南加州大学凯克医学院神经外科和神经病学副教授David Tran博士说，“这项突破性研究使用人工智能的实力将胶质母细胞瘤细胞转化为免疫激活细胞，标记着癌症免疫疗法取得了重大希望。通过让癌症自身的细胞对抗它，我们正在为更有用的治疗铺平蹊径，并为与这种癌症和许多其他侵袭性癌症作斗争的患者提供新的希望。”
除了在动物模子上的研究事情，研究者还使用人工智能确定了一组可以将人类胶质母细胞瘤细胞转化为免疫细胞的基因。未来，科学家们可能能够通过将这些基因嵌入无害的病毒（一种称为病毒载体的工具）中，将其递送给胶质母细胞瘤患者。
Tran说，“迫使一种拥有 2 万个基因的细胞酿成另一种细胞是一件很是重大的事情。使用古板的分子要领，这险些是不可能做到的。人工智能正在资助我们回覆一些要害问题，并为我们提供了一种学习怎样使用细胞运气的强概略领。”
控制细胞运气
称为树突细胞的免疫细胞在激活免疫反应中施展着焦点作用：它们收罗抗原（如癌细胞中的抗原）并将其泛起给其他免疫细胞，包括T细胞雄师，从而有用地引发周全攻击。
有证据批注树突细胞能对抗胶质母细胞瘤，但科学家们还没有找到一种可靠的要领，能让树突细胞穿过血脑屏障，进入肿瘤的卑劣情形。通过对肿瘤内的癌细胞举行重编程，Tran和他的团队绕过了这一重大挑战。
在使用细胞运气时，一个主要的思量因素是特异性。例如，将康健的脑细胞转化为树突细胞，可能会缩小脑肿瘤，但却会导致康健问题。Tran说，“我们不希望给患者注射某种能把种种类型的细胞转化为树突细胞的工具。”
他和他的团队开发的这种机械学习系统能够盘问数以万计的基因和数以百万计的基因间毗连，并识别出那些能够特异性靶向胶质母细胞瘤细胞并将它们重编程为树突细胞样细胞的基因。这种人工智能驱动的要领差别于以往的研究，以往的研究使用所谓的履历要领来手动识别控制细胞运气的基因。Tran说，“人工智能的高盘算能力确实资助我们加速了这一发明历程。”
与其他免疫疗法一起使用时，对胶质母细胞瘤细胞举行重编程能显著增强免疫反应，提高胶质母细胞瘤小鼠模子的存活率。当这种新要领与免疫检查点疗法团结使用时，存活率提高了75%。当与一种经典树突细胞疫苗团结使用时，这种新要领可将存活几率提高一倍。（单独使用免疫检查点疗法或经典树突细胞疫苗都不可提高胶质母细胞瘤患者的存活率）。
迈向临床试验
除了在小鼠中举行看法验证研究外，研究者还使用他们的人工智能系统确定了一组人类基因，这些基因可以将人类胶质母细胞瘤细胞转化为类似于树突细胞的细胞，即树突细胞样细胞。下一步，他们妄想对这组基因举行微调，将它们包装到病毒载体中，并最先在动物模子中举行首轮清静性和有用性测试。
Tran说，“我们希望扩大搜索规模，使用人工智能资助我们找到可能的最佳组合，以便在患者身上举行测试。”
若是这种要领被以为是清静有用的，这意味着它能改善胶质母细胞瘤模子的治疗效果，并且不会爆发意想不到的副作用，那么Tran和他的团队将在几年内申请批准，最先在患者身上举行临床试验。
下一步，他们还希望使用他们的人工智能模子找到能使其他类型癌细胞重编程的基因，使其体现得像树突细胞一样。
