iaintel·ligènciaartificial.cat← Portada

SALUT · 5 MIN

Una IA generativa dissenya proteïnes per a teràpies CAR-T que controlen el càncer millor que les aprovades per la FDA

Un equip del Memorial Sloan Kettering Cancer Center ha encadenat dos models d'intel·ligència artificial per generar i seleccionar «lligands» proteics que ajuden les cèl·lules CAR-T a reconèixer tumors, i n'ha obtingut un que controla completament el creixement del càncer en ratolins.

Il·lustració editorial de Una IA generativa dissenya proteïnes per a teràpies CAR-T que controlen el càncer millor que les aprovades per la FDA
Escolta:

Les teràpies CAR-T reprogramen les cèl·lules T d'un pacient perquè reconeguin i ataquin el seu propi càncer, però només funcionen si compten amb un «lligand» —una proteïna dissenyada a mida— capaç d'enganxar-se de manera fiable a la diana correcta de les cèl·lules tumorals. Dissenyar aquests lligands és un procés lent d'assaig i error de laboratori, i és una de les raons per les quals, avui dia, només entre un 3% i un 4% dels pacients de càncer avançat als Estats Units són candidats a beneficiar-se'n.

Un equip liderat pel biòleg computacional Caleb Lareau al Memorial Sloan Kettering Cancer Center, amb Arthur Chow, Hoyin Chu i Ruofan «Betty» Li com a coautors, ha publicat el 9 de setembre a Nature Biomedical Engineering un mètode que combina dues IA en cadena: una primera genera prop d'un milió de lligands candidats amb eines d'IA generativa ja existents, i una segona els classifica segons múltiples criteris fins a reduir-los a entre 100 i 200 candidats que se sintetitzen i es proven en laboratori. Per a la diana BCMA, associada al mieloma múltiple, el lligand dissenyat per l'equip va «controlar completament» el creixement del tumor en ratolins, un resultat superior al de les versions ja aprovades per la FDA.

Més enllà del resultat concret amb BCMA, l'equip ha desenvolupat una tercera eina, CARPNN, que ajuda a entendre per què un lligand funciona o falla: han identificat, per exemple, que un excés de càrrega elèctrica positiva provoca que la cèl·lula CAR-T s'activi massa d'hora, o que un contingut alt d'alanina dificulta l'enganxament a la diana. Aquest tipus de coneixement interpretable pot accelerar el disseny de futures teràpies més enllà del mètode d'assaig i error tradicional.

El mètode no és infal·lible: amb la diana CD19, molt utilitzada en leucèmies, els mateixos models d'IA no van aconseguir generar lligands eficaços, la qual cosa mostra els límits actuals de l'enfocament. Els resultats, a més, es limiten per ara a models de ratolí; el mateix Lareau ho situa en un pla de deu anys cap a l'aplicació clínica del qual, diu, «portem uns tres anys».

Mateix tema

Butlletí de dissabte

La setmana d’IA, en cinc minuts.