深度學習技術進化　精準化癌症治療成為可能

編譯／高晟鈞

來自約翰-霍普金斯大學的工程師和癌症研究人員團隊，開發了一種深度學習技術，可以準確預測與癌症相關的蛋白質片段，並藉此引發免疫系統，進而開發出個性化的免疫療法與疫苗。

引發這種免疫反應的癌症蛋白質片段可能源自癌細胞基因組的變化（或突變），稱為突變相關抗原。這種抗原在每個癌症患者中都不同，他決定了癌症細胞與普通細胞的差異性。科學家通過識別病患的突變抗原，確定引發免疫反的片段，並針對個體差異，開發出對應的疫苗或是制定相關的免疫療法。

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然而，目前識別與驗證觸發免疫反應新抗原的方法既耗時又昂貴，因此，為了解決這個問題，研究人員開發了一種新的深度學習模型，並將其命名為──BigMHC。首先BigMHC學會識別癌細胞表面所呈現的抗原，這是適應性免疫反應的前期階段，數據庫相對充足。重要的是後期對T細胞的識別進行微調，建立大量的抗原呈現模型並進行優化，以預測免疫性抗原。

研究人員在大型獨立數據庫中測試了BigMHC，結果表明它在識別觸發T細胞的新抗原方面明顯優秀於其他方法。研究人員表示：「臨床迫切需要針對最有可能受益的患者群體定制癌症免疫療法，而 BigMHC可以精準捕捉驅動腫瘤異質性的癌症特徵，從而引發有效的抗腫瘤免疫反應。」

作者Rachel Karchin博士總結道：「我們相信基於深度學習的AI對於臨床醫生有著巨大的幫助，尤其在癌症的精準治療方面。透過高效、精準地篩選並開發適合於不同人的癌症治療方法與疫苗，在臨床癌症研究與實踐，奠定了堅固的基礎。」

資料來源：ScitechDaily

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