创建一种基于人工智能的创新技术 (TCRact),用于设计和优化用于癌症免疫疗法的T细胞受体:观察性试验协议
Joanna Bujak1,2, Stanisław Kłęk3, Martyna Balawejder1
1Ardigen SA, Cracow, Poland.
JMIR research protocols
|July 13, 2023
概括
这项研究收集了患者样本,以建立一个人工智能平台的数据库,该平台将改进用于癌症免疫治疗的T细胞受体 (TCR) 选择. 成功招募和采样为开发先进的TCR-T疗法奠定了基础.
科学领域:
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 在瘤学瘤学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 癌症免疫疗法,特别是T细胞受体 (TCR) 工程T细胞 (TCR-T) 疗法,显示出希望,但在预测TCR--人白细胞抗原 (pHLA) 相互作用方面面临挑战.
- 人工智能 (AI) 为提高TCR查和发现的速度和准确性提供了一条途径.
研究的目的:
- 建立观察性临床试验协议,用于收集患者样本.
- 为了生成一个全面的pHLA:TCR序列的数据库.
- 支持开发基于人工智能的平台,以便在癌症治疗中有效选择TCR.
主要方法:
- 一项涉及8家医院的多中心观察研究.
- 招募100名患有II,III或IV期结直肠癌腺癌的患者.
- 采集原发性瘤组织和外周血液样本,然后对外周血液单核细胞进行隔离和冷保存.
主要成果:
- 成功完成了100名参与者的患者招募.
- 获取了原发性瘤组织和外周血液样本.
- 在86例病例中进行了核酸提取 (DNA/RNA),并在57个样本中进行了全外体/RNA测序,用于突变和基因表达分析.
结论:
- 该研究成功招募了患者,并为pHLA:TCR序列数据库收集了有价值的样本.
- 该数据库将促进开发一个人工智能平台,以改善用于精确癌症治疗的TCR选择.
- 这些发现为创新工具奠定了基础,以加快TCR选择,可能影响结直肠癌治疗.
关键词:
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