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癌癥治療的突破:AIGC在藥物研發(fā)中的作用

人工智能
AIGC有許多潛在的用途,包括令人難以置信的事情,比如潛在地幫助治愈癌癥。

AIGC有許多潛在的用途,包括令人難以置信的事情,比如潛在地幫助治愈癌癥。

由于ML的速度和能力,它可以非??焖俚胤治龃罅康幕衔?、藥物試驗(yàn)和臨床結(jié)果的數(shù)據(jù)集,這使得研究人員可以加快篩選潛在測試候選人的艱巨任務(wù)。

總部位于牛津的生物技術(shù)公司Etcemble在AIGC的幫助下創(chuàng)造了一種免疫療法的藥物。

讓我們來看看這一突破可能意味著什么,以及AIGC如何很快成為抗擊癌癥的關(guān)鍵武器。

免疫療法與癌癥

一些癌癥的治療方法,如化療,是通過直接針對癌癥來發(fā)揮作用的,免疫療法試圖增強(qiáng)人體的防御系統(tǒng),以便它們更有效地摧毀癌細(xì)胞。

Etcemble的工作集中在一種被稱為T細(xì)胞激活劑的免疫療法藥物上,這種藥物旨在使存在于白細(xì)胞中的免疫細(xì)胞更接近癌細(xì)胞,這樣它們就可以完成殺死癌細(xì)胞的工作。

該項(xiàng)目名為ETC-101,通過靶向PRAME(黑色素瘤中優(yōu)先表達(dá)的抗原)來做到這一點(diǎn)。PRAME是一種蛋白質(zhì),經(jīng)常在癌細(xì)胞中被發(fā)現(xiàn),但在健康器官組織中很少見。

這個(gè)想法是,身體的自然防御可以引導(dǎo)到它們將產(chǎn)生最大影響的區(qū)域,同時(shí)將對身體其他部位造成的損害降至最低,這意味著副作用更少,有望縮短患者的康復(fù)時(shí)間。

AIGC是如何使用的?

Etcemble基于生成性大型語言模型創(chuàng)建了自己的AIGC引擎,名為Emly——與支持ChatGPT等工具的技術(shù)相同。

Emly被用來掃描T細(xì)胞受體的遺傳密碼——人體免疫系統(tǒng)細(xì)胞的分子機(jī)制,幫助它們發(fā)現(xiàn)外來或異常實(shí)體,如病毒或癌細(xì)胞。通過掃描數(shù)億個(gè)這樣的代碼,它能夠確定哪些細(xì)胞最有可能有效地對付特定的癌細(xì)胞。特別是,它正在尋找最有可能具有低PM親和力的候選白細(xì)胞,這意味著它們是最有可能與癌細(xì)胞結(jié)合并摧毀它們的細(xì)胞。

此外,它還尋找對附近健康細(xì)胞不太可能有害的細(xì)胞,這意味著它們不太可能引起有害的副作用。

一種設(shè)想是,每個(gè)癌細(xì)胞都有一個(gè)獨(dú)特的鎖,而白血球就像一堆鑰匙。找到適合鎖的鑰匙,細(xì)胞就可以被摧毀——但不幸的是,有數(shù)以億計(jì)的鑰匙需要嘗試!

對所有可能的組合進(jìn)行分類——即使是傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)模擬——將需要很長時(shí)間,可能比患者所做的還要長。但使用像Emly這樣的AIGC,可以基于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中保存的所有現(xiàn)有TCR和患者結(jié)果信息,快速創(chuàng)建新的TCR序列并在模擬中進(jìn)行測試。

AIGC在免疫治療藥物發(fā)現(xiàn)中的下一步是什么?

將AIGC與尋找免疫療法相結(jié)合的工作有可能刺激個(gè)性化藥物的發(fā)展。這些是專門為個(gè)別患者量身定做的治療方法,通過確定最有可能對一個(gè)人的特定癌細(xì)胞有效的TCR序列來創(chuàng)建。

Etcemble得到了NVIDIA的初始創(chuàng)業(yè)孵化器的幫助和支持,現(xiàn)在正在尋找可以合作的合作伙伴,以便利用其Emly技術(shù)創(chuàng)造更多創(chuàng)新的治療方法。

當(dāng)然,還有一些道德方面的考慮必須加以考慮。培訓(xùn)數(shù)據(jù)中的偏差有可能導(dǎo)致對特定人群的治療效果較差,可能導(dǎo)致醫(yī)療結(jié)果的差異。由于此類方法嚴(yán)重依賴個(gè)人數(shù)據(jù),包括個(gè)人的基因數(shù)據(jù),因此需要對數(shù)據(jù)隱私和安全給予極大的關(guān)注。

然而,通過展示將大語言模型技術(shù)與復(fù)雜的醫(yī)學(xué)藥物發(fā)現(xiàn)相結(jié)合的潛力,人們希望它將加快突破性候選治療從實(shí)驗(yàn)室到臨床的過渡,并最終提高癌癥存活率。它還具有大幅降低成本的潛力——這往往是藥物發(fā)現(xiàn)的一個(gè)制約因素。

在不久的將來,我們很可能會(huì)看到在使用AIGC來創(chuàng)造治療許多其他疾病的化合物方面取得突破。隨著時(shí)間的推移,生成性算法變得更加強(qiáng)大和復(fù)雜,這種情況只會(huì)加速。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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