01:14 2022-12-09
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Cum a găsit AI cuvintele pentru a ucide celulele canceroase
_ Cum a găsit AI cuvintele pentru a ucide celulele canceroase< /h3>
Folosind noi tehnici de învățare automată, cercetătorii de la UC San Francisco (UCSF), în colaborare cu o echipă de la IBM Research, au dezvoltat o bibliotecă moleculară virtuală de mii de „propoziții de comandă” pentru celule, bazate pe combinații de „cuvinte” care au ghidat celulele imune proiectate să caute și să ucidă neobosit celulele canceroase.
Lucrarea, publicată online pe 8 decembrie 2022, în Science, reprezintă prima dată când astfel de abordări computaționale sofisticate au fost aplicate la un domeniu care până acum a progresat în mare măsură prin reparații ad-hoc și inginerie celulelor cu molecule existente – mai degrabă decât sintetizate.
Avansul le permite oamenilor de știință să prezică ce elemente – naturale sau sintetizate – ar trebui să includă într-o celulă. pentru a-i oferi comportamentele precise necesare pentru a răspunde eficient la boli complexe.
„Acesta este o schimbare vitală pentru domeniu, „, a spus Wendell Lim, Ph.D., profesor distins de farmacologie celulară și moleculară Byers, care conduce Institutul de design al celulelor UCSF și a condus studiul. „Numai având această putere de predicție putem ajunge într-un loc în care putem proiecta rapid noi terapii celulare care desfășoară activitățile dorite.”
Faceți cunoștință cu cuvintele moleculare care formează propoziții de comandă celulare
O mare parte din ingineria celulară terapeutică implică alegerea sau crearea de receptori care, atunci când sunt adăugați la celulă, îi vor permite să îndeplinească o nouă funcție. Receptorii sunt molecule care unesc membrana celulară pentru a simți mediul exterior și oferă celulei instrucțiuni despre cum să răspundă la condițiile de mediu.
Punerea receptorului potrivit într-un tip de celulă imunitară numită celulă T poate reprograma. pentru a recunoaște și a ucide celulele canceroase. Acești așa-numiți receptori de antigen himeric (CAR) au fost eficienți împotriva unor tipuri de cancer, dar nu altora.
Lim și autorul principal Kyle Daniels, Ph.D., cercetător în laboratorul lui Lim, s-au concentrat pe partea de un receptor situat în interiorul celulei, care conține șiruri de aminoacizi, denumite motive. Fiecare motiv acționează ca o comandă „cuvânt”, direcționând o acțiune în interiorul celulei. Modul în care aceste cuvinte sunt înșirate într-o „propoziție” determină ce comenzi va executa celula.
Multe dintre celulele CAR-T de astăzi sunt proiectate cu receptori care le instruiesc să omoare cancerul, dar și să ia o pauză după un timp scurt, asemănător cu a spune: „Dă zgomot niște celule necinstite și apoi ia o respiră”. Ca rezultat, cancerele pot continua să crească.
Echipa a crezut că, combinând aceste „cuvinte” în moduri diferite, ele ar putea genera un receptor care ar permite celulelor CAR-T să termine treaba fără a lua o pauza. Ei au creat o bibliotecă de aproape 2.400 de propoziții de comandă combinate aleatoriu și au testat sute dintre ele în celule T pentru a vedea cât de eficiente au fost în combaterea leucemiei.
Ce poate dezvălui gramatica comenzilor celulare despre tratarea bolii
În continuare, Daniels a colaborat cu biologul computațional Simone Bianco, Ph.D., un manager de cercetare la Centrul de Cercetare IBM Almaden la momentul studiului și acum Director de Biologie Computațională la Altos Labs. Bianco și echipa sa, cercetătorii Sara Capponi, Ph.D., de asemenea, la IBM Almeden, și Shangying Wang, Ph.D., care atunci era postdoc la IBM și acum este la Altos Labs, au aplicat metode noi de învățare automată la date pentru a genera propoziții cu receptor complet noi despre care au prezis că vor fi mai eficiente.
„Am schimbat unele dintre cuvintele propoziției și i-am dat un nou sens”, a spus Daniels. „Am proiectat predictiv celulele T care au ucis cancerul fără să luăm o pauză, deoarece noua propoziție le-a spus: „Dă drumul acestor celule tumorale necinstite și ține-o.”
Asocierea învățării automate cu ingineria celulară creează un noua paradigmă de cercetare sinergică.
„Întregul este cu siguranță mai mare decât suma părților sale”, a spus Bianco. „Ne permite să obținem o imagine mai clară nu numai asupra modului de proiectare a terapiilor celulare, ci și să înțelegem mai bine regulile care stau la baza vieții însăși și modul în care lucrurile vii fac ceea ce fac.”
Având în vedere succesul lucrării. , a adăugat Capponi, „Vom extinde această abordare la un set divers de date experimentale și, sperăm, vom redefini designul celulelor T.”
Cercetătorii cred că această abordare va produce terapii celulare pentru autoimunitate, medicina regenerativă și alte aplicații. . Daniels este interesat de proiectarea celulelor stem cu auto-reînnoire pentru a elimina nevoia de sânge donat.
El a spus că puterea reală a abordării computaționale se extinde dincolo de formularea de propoziții de comandă, până la înțelegerea gramaticii instrucțiunilor moleculare.< /p>
„Aceasta este cheia pentru a face terapii celulare care fac exact ceea ce vrem noi să facă”, a spus Daniels. „Această abordare facilitează saltul de la înțelegerea științei la proiectarea aplicației sale în viața reală.”
Comentarii:
Adauga Comentariu