Le classificateur d'apprentissage automatique accélère le développement des immunothérapies cellulaires

Dans une découverte majeure, des scientifiques du German Cancer Research Center (DKFZ) et de l'University Medical Center Mannheim ont bouleversé le développement des immunothérapies cellulaires contre le cancer. En exploitant la puissance d'un classifieur de machine learning appelé PredicTCR50, le processus laborieux consistant à identifier les récepteurs de cellules T réactives aux tumeurs a été considérablement accéléré.

Traditionnellement, la création de thérapies personnalisées à base de cellules T pour les patients cancéreux a été une entreprise fastidieuse, prenant environ six mois. Cependant, grâce à l'introduction de cette nouvelle classeuse, la première phase consistant à localiser les récepteurs de cellules T réactives aux tumeurs peut désormais être accomplie en la moitié du temps, accélérant ainsi le processus de traitement. Cette technologie novatrice marque un changement de paradigme dans le domaine de la médecine personnalisée, offrant une approche plus efficace et efficiente pour combattre divers types de cancer.

La méthode conventionnelle consiste à isoler les lymphocytes T infiltrant la tumeur à partir d'échantillons de patients, suivis d'une recherche méticuleuse de récepteurs de cellules T capables de reconnaître et d'attaquer les cellules cancéreuses. Ce processus fastidieux nécessite une connaissance des mutations spécifiques de la tumeur, ce qui en fait une course contre la montre car les tumeurs continuent à évoluer et à se propager. La classeuse PredicTCR50 facilite ce processus en prédisant les récepteurs de cellules T réactives aux tumeurs avec un taux de réussite impressionnant de 90 %, dépassant les limites des approches traditionnelles.

Le Dr Michael Platten, chercheur principal au DKFZ, a souligné l'importance de cette percée, la comparant à la recherche d'une aiguille dans une botte de foin. En offrant une méthode pour identifier les récepteurs de cellules T réactives aux tumeurs indépendamment des connaissances sur l'épitope du tumeur, PredicTCR50 ne simplifie pas seulement, mais accélère également le processus d'identification, représentant un bond en avant majeur dans la thérapie personnalisée du cancer.

De plus, l'équipe de recherche, dirigée par le Dr Ed Green, a démontré la polyvalence et l'efficacité de PredicTCR50 à travers différents types de tumeurs, mettant en évidence son potentiel pour révolutionner le traitement du cancer à plus grande échelle. Avec cette technologie de pointe, le délai d'identification des récepteurs de cellules T réactives aux tumeurs personnalisés a été considérablement réduit de mois à quelques jours, annonçant une nouvelle ère en médecine de précision.

Les implications de cette recherche vont au-delà du laboratoire, car des efforts sont en cours pour intégrer PredicTCR50 dans la pratique clinique en Allemagne. L'établissement de Tcelltech, une start-up biotechnologique dédiée à faire avancer cette technologie, témoigne de l'impact transformateur de PredicTCR50 sur l'avenir de la thérapie immunocancéreuse.

Publié dans la prestigieuse revue Nature Biotechnology, cette découverte majeure représente une étape monumentale vers des méthodes de traitement personnalisées et accélérées du cancer, inaugurant une ère de espoir et de progrès dans la lutte contre le cancer.

Source : <https://medicalxpress.com/news/2024-03-machine-cellular-immunotherapies.html>

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