Aprendizagem de máquina acelera terapias personalizadas em casos de câncer

Criar terapias personalizadas com células T para tratar o câncer é um processo longo e complexo, principalmente devido à dificuldade inicial de identificar receptores de linfócitos com funções imunológicas específicas ao tumor. Para facilitar isso, cientistas alemães criaram o PredicTCR, um sistema de aprendizagem de máquina que acelera a identificação desses receptores.

Esse sistema usa uma técnica chamada sequenciamento de RNA para analisar células do tumor e encontrar as células T que podem atacar o câncer. Com esse método de aprendizagem de máquina, o tempo para identificar os linfócitos T (como também são conhecidas as células T) necessários para a terapias imunológicas é reduzido significativamente.

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Antes, identificar os receptores certos de células T em um vasto conjunto de células era como procurar uma agulha no palheiro. O processo era demorado e precisava de muitos detalhes sobre o tumor.

Terapia mais rápida e personalizada

Agora, com o PredicTCR, esse passo se torna mais rápido e menos dependente de informações detalhadas sobre o câncer, segundo os cientistas. Isso, em especial, agiliza a criação de imunoterapias personalizadas.

Imagem: | Tan, C.L., Lindner, K., Boschert, T. et al. Prediction of tumor-reactive T cell receptors from scRNA-seq data for personalized T cell therapy. Nat Biotechnol (2024). https://doi.org/10.1038/s41587-024-02161-y

Os pesquisadores testaram o sistema em células de um paciente com melanoma e conseguiram identificar com precisão os receptores de linfócitos que reagem ao tumor. Esse avanço é um grande passo para tornar a imunoterapia personalizada com células T mais rápida e acessível, abrindo caminho para novas possibilidades de tratamento do câncer.

Via Genetic Engineering & Biotechnology News

Fonte: Olhar Digital



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