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滑鐵盧大學(xué)計算機學(xué)院成功利用軟件個性化治療癌癥

瀏覽次數(shù):1299 發(fā)布日期:2021-4-23  來源:本站 本站原創(chuàng),轉(zhuǎn)載請注明出處
 
李明(左),滑鐵盧大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院教授,加拿大生物信息學(xué)研究主席。Hieu Tran (右),滑鐵盧大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院的兼職助理教授,Bioinformatics Solution Inc(BSI)的資深研究科學(xué)家。

近日,滑鐵盧大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院的研究人員成功應(yīng)用機器學(xué)習(xí)來識別腫瘤特異性抗原,這將幫助個性化癌癥疫苗更準(zhǔn)確實施。在一次專訪中,研究人員為大家詳細(xì)介紹了這一方法原理及應(yīng)用前景。

在癌癥中,細(xì)胞中的DNA發(fā)生錯義突變,DNA中的單個核苷酸的替換會導(dǎo)致細(xì)胞中產(chǎn)生的不同氨基酸。Hieu Tran博士說:” 盡管這種具有突變氨基酸的肽段是由我們自身的癌細(xì)胞合成,但也會被我們的免疫系統(tǒng)識別為外來物。”

這種突變的多肽被稱為新抗原( neoantigen),這種抗原只存在于癌細(xì)胞的表面,Hieu Tran說:“如果我們能弄清楚癌細(xì)胞上的新抗原是什么,那么我們就可以開發(fā)一種能夠使用患者自己的免疫系統(tǒng)來攻擊腫瘤的個性化癌癥疫苗。”

“當(dāng)一個細(xì)胞發(fā)生癌變時,人類白細(xì)胞抗原(HLA)系統(tǒng)會察覺。” 李明教授補充說。“HLA系統(tǒng)將多肽呈遞到細(xì)胞表面。如果HLA系統(tǒng)在細(xì)胞表面呈遞的是正常的多肽,我們免疫系統(tǒng)中的T細(xì)胞就知道這是一種自體肽并不會攻擊它。T細(xì)胞只攻擊具有突變多肽的細(xì)胞,也就是那些表面有新抗原的細(xì)胞。”

然而,如果用傳統(tǒng)的方法去做,尋找這些腫瘤特異性的新抗原像是大海撈針,是非常困難的任務(wù)。但尋找新抗原對開發(fā)個性化的癌癥疫苗卻至關(guān)重要。

氨基酸是多肽的組成部分并最終構(gòu)成蛋白質(zhì)分子。通常,氨基酸是用一個字母來標(biāo)記。例如,丙氨酸標(biāo)記為A,精氨酸標(biāo)記為R,天冬酰胺標(biāo)記為N等等。一個肽段的氨基酸序列可以被看作是一個由這些字母組成的單詞。
如果你熟悉自然語言處理,你很可能在寫短信時看到過你的手機在猜你可能鍵入的下一個單詞。你寫‘how’,會提示‘are’,如果你輸入‘are’,系統(tǒng)會提示‘You’。” Hieu Tran說。
“我們應(yīng)用了一個相似的機器學(xué)習(xí)模型,以這個單字母氨基酸代碼為基礎(chǔ)來確定新抗原的氨基酸序列。如果我知道你的免疫多肽組——成千上萬的8到12個氨基酸長度的短肽抗原被展示在細(xì)胞表面,并且一個新抗原與已存在的多肽只有一個突變位點的差異,我可以訓(xùn)練一個機器學(xué)習(xí)模型,通過你的正常多肽去預(yù)測突變多肽。通過使用一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——我們稱之為DeepNovo的機器學(xué)習(xí)模型——來預(yù)測新抗原的氨基酸序列。”

研究人員下載了五名黑色素瘤(一種皮膚癌)患者的免疫多肽組數(shù)據(jù)集,然后他們用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練、驗證和測試他們的機器學(xué)習(xí)模型。
Hieu Tran說:“我們的機器學(xué)習(xí)模型將這些患者預(yù)測的免疫多肽組提高了5%到15%。我們還發(fā)現(xiàn)了新抗原,包括那些在以前的研究中沒有報道過的T細(xì)胞應(yīng)答。”
更令人印象深刻的是,機器學(xué)習(xí)模型能夠?qū)崿F(xiàn)個性化結(jié)果輸出——也就是說,它為每個患者識別個性化特定的新抗原。
李教授補充說:“腫瘤免疫療法正在迅速成為除手術(shù)、化療和放療外,第四種腫瘤治療方法。每個病人都不一樣,每種癌癥也不一樣,所以腫瘤治療不應(yīng)該對所有人都是一樣的。治療應(yīng)該為患者量身定制,而這正是我們的個性化機器學(xué)習(xí)模型能幫助實現(xiàn)的。”


Reference:
Tran, N.H., Qiao, R., Xin, L. et al. Personalized deep learning of individual immunopeptidomes to identify neoantigens for cancer vaccines. Nat Mach Intell 2, 764–771 (2020). https://doi.org/10.1038/s42256-020-00260-4
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