Trong một bước tiến lớn hướng tới điều trị ung thư nhanh hơn và cá nhân hóa hơn, các nhà khoa học đã công bố một phương pháp mạnh mẽ được hỗ trợ bởi AI có thể tạo ra liệu pháp miễn dịch được thiết kế riêng chỉ trong vài tuần. Thay vì dựa vào nhiệm vụ chậm chạp và phức tạp là tìm kiếm sự phù hợp tự nhiên của hệ miễn dịch, cách tiếp cận mới này sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra các protein chính xác có thể hướng dẫn tế bào miễn dịch trực tiếp đến các mục tiêu ung thư.
Phương pháp này hoạt động bằng cách thiết kế các protein nhỏ, tổng hợp—được gọi là minibinder—có thể bám vào các phân tử cụ thể trên tế bào ung thư. Những phân tử này, được biết đến với tên gọi phức hợp peptide-major histocompatibility (pMHC), trình bày các mảnh protein từ bên trong tế bào ung thư trên bề mặt của nó.
Thông thường, tế bào T của hệ miễn dịch sử dụng thụ thể tế bào T của chúng để nhận diện những mảnh này. Nhưng việc tìm kiếm và thử nghiệm các thụ thể tế bào T phù hợp từ bệnh nhân hoặc người hiến tặng có thể mất hàng tháng hoặc thậm chí hàng năm. Nhờ các mô hình sinh tạo tiên tiến và mô phỏng, các nhà khoa học giờ đây có thể tạo ra những minibinder này hoàn toàn trong máy tính, thử nghiệm chúng một cách ảo, và tạo ra một nguyên mẫu hoạt động trong phòng thí nghiệm chỉ trong 4 đến 6 tuần.
Cách Nhanh Hơn Để Huấn Luyện Hệ Miễn Dịch
Trong một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Science, các nhà nghiên cứu từ Đại học Kỹ thuật Đan Mạch (DTU) và Viện Nghiên cứu Scripps đã mô tả cách họ sử dụng nền tảng AI để nhắm mục tiêu một protein ung thư nổi tiếng gọi là NY-ESO-1. Protein này được tìm thấy trong nhiều loại khối u và được biết đến là kích hoạt hệ miễn dịch.
Các nhà nghiên cứu đã huấn luyện AI để thiết kế một minibinder có thể bám chặt vào cấu trúc NY-ESO-1 pMHC. Khi protein được tạo ra, nó được chèn vào tế bào miễn dịch trong phòng thí nghiệm. Những tế bào được sửa đổi này, được nhóm gọi là tế bào IMPAC-T, cho thấy khả năng mạnh mẽ trong việc nhận diện và tiêu diệt tế bào ung thư mang dấu hiệu NY-ESO-1.
"Thật vô cùng thú vị khi lấy những minibinder này, được tạo ra hoàn toàn trên máy tính, và thấy chúng hoạt động hiệu quả như vậy trong phòng thí nghiệm," Kristoffer Haurum Johansen, nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại DTU và đồng tác giả của nghiên cứu, cho biết.
Chống Ung Thư Với Bản Thiết Kế Số
Hệ thống AI không chỉ hoạt động trên các mục tiêu đã biết. Các nhà khoa học đã thử nghiệm nó một lần nữa bằng cách sử dụng một mục tiêu pMHC khác, lần này từ một bệnh nhân ung thư hắc tố di căn. Mục tiêu này, được gọi là RVTDESILSY/HLA-A*01:01, chưa được lập bản đồ cấu trúc trước đây. Ngay cả khi không có cấu trúc đã biết, nền tảng vẫn thành công tạo ra các minibinder phù hợp với protein ung thư mới, mở ra cánh cửa để thiết kế điều trị cho những loại ung thư trước đây không thể nhắm mục tiêu.
Đây là một lợi thế lớn trong y học chính xác. Thay vì dựa vào dữ liệu có sẵn hạn chế hoặc tế bào miễn dịch khó tiếp cận, các nhà khoa học giờ đây có thể sử dụng các mô hình số để tạo ra liệu pháp hiệu quả cho các mục tiêu độc nhất với ung thư của từng bệnh nhân. "Chúng tôi về cơ bản đang tạo ra một bộ mắt mới cho hệ miễn dịch," Timothy P. Jenkins, phó giáo sư tại DTU và tác giả chính của nghiên cứu, cho biết. "Nền tảng của chúng tôi thiết kế các chìa khóa phân tử để nhắm mục tiêu tế bào ung thư bằng nền tảng AI, và nó làm điều đó với tốc độ đáng kinh ngạc."
Sàng Lọc Thông Minh Để Cải Thiện An Toàn
Một trong những phần thách thức nhất của việc phát triển liệu pháp miễn dịch mới là đảm bảo chúng không tấn công tế bào khỏe mạnh. Một số dấu hiệu ung thư rất giống với protein được tìm thấy trong mô bình thường. Nếu liệu pháp bám vào những thứ này do nhầm lẫn, nó có thể gây ra tác dụng phụ nghiêm trọng.
Để ngăn chặn điều này, nhóm nghiên cứu đã thêm một "kiểm tra an toàn ảo" vào quy trình của họ. Sử dụng mô phỏng máy tính, họ đã thử nghiệm từng minibinder với một loạt rộng các pMHC được tìm thấy trên tế bào khỏe mạnh. Điều này cho phép họ loại trừ các thiết kế có khả năng có hại trước khi bất kỳ thử nghiệm phòng thí nghiệm nào bắt đầu.
"Độ chính xác trong điều trị ung thư là rất quan trọng," Sine Reker Hadrup, giáo sư tại DTU và đồng tác giả của nghiên cứu, cho biết. "Bằng cách dự đoán và loại trừ các phản ứng chéo ngay trong giai đoạn thiết kế, chúng tôi đã có thể giảm rủi ro liên quan đến các protein được thiết kế và tăng khả năng thiết kế một liệu pháp an toàn và hiệu quả." Bước dự đoán này là chìa khóa để đảm bảo rằng những liệu pháp này một ngày nào đó có thể được sử dụng an toàn trên người. Bằng cách loại bỏ các chất kết hợp rủi ro sớm, các nhà nghiên cứu có thể tập trung tài nguyên chỉ vào những phân tử hứa hẹn và an toàn nhất.
Từ Bàn Thí Nghiệm Đến Giường Bệnh
Mặc dù kết quả phòng thí nghiệm đầy hứa hẹn, các nhà khoa học vẫn cần tiến hành cẩn thận. Jenkins ước tính sẽ mất khoảng năm năm trước khi các thử nghiệm lâm sàng đầu tiên trên người có thể bắt đầu. Khi các thử nghiệm đang tiến hành, điều trị có thể sẽ giống với các phương pháp hiện có được sử dụng cho một số loại ung thư máu nhất định.
Trong những liệu pháp đó, bác sĩ thu thập máu của bệnh nhân, chiết xuất tế bào miễn dịch, và sửa đổi chúng trong phòng thí nghiệm. Các tế bào được sửa đổi sau đó được trả lại cơ thể bệnh nhân, nơi chúng săn lùng và tiêu diệt tế bào ung thư.
Với phương pháp AI mới, quy trình trở nên nhanh hơn và cá nhân hóa hơn. Thay vì chờ đợi để tìm tế bào miễn dịch phù hợp hoặc thụ thể phù hợp, bác sĩ có thể sử dụng công cụ số để thiết kế một sự phù hợp hoàn hảo. Điều này có thể là một bước ngoặt cho bệnh nhân với khối u rắn, nơi các liệu pháp miễn dịch hiện tại có thành công hạn chế.
Bằng cách điều chỉnh liệu pháp theo dấu hiệu khối u của từng bệnh nhân, bác sĩ có thể sớm có thể điều trị những loại ung thư trước đây không thể điều trị được. Ngoài ra, phương pháp AI làm cho việc khám phá các đột biến hiếm hoặc cá nhân mà các liệu pháp truyền thống bỏ qua trở nên dễ dàng hơn.
Kỷ Nguyên Mới Trong Ung Thư Học Chính Xác
Khả năng thiết kế các protein nhắm mục tiêu ung thư hiệu quả từ đầu từ lâu đã là một mục tiêu trong liệu pháp miễn dịch. Đột phá này cho thấy rằng giờ đây có thể đi từ bản thiết kế số đến liệu pháp miễn dịch hoạt động chỉ trong vài tuần.
Công việc của nhóm cũng chứng minh rằng những minibinder tổng hợp này có thể hoạt động giống như các thụ thể tự nhiên trong việc hướng dẫn tế bào T đến mục tiêu của chúng. Khi được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm, các tế bào miễn dịch được thiết kế cũng chết chóc với ung thư như những tế bào được tạo ra bằng phương pháp tự nhiên—nhưng nhanh hơn và an toàn hơn để phát triển.
Với sự tinh chỉnh liên tục, cách tiếp cận được hỗ trợ bởi AI này có thể làm cho các điều trị ung thư cá nhân hóa có sẵn hơn, chính xác hơn, và nhanh hơn nhiều để cung cấp. Tương lai của liệu pháp miễn dịch không còn chỉ là về việc hiểu sinh học—nó cũng về việc thiết kế giải pháp với công cụ số.
