Hintergrund: Neoantigene bei Krebsimmuntherapie
Bei der Krebsimmuntherapie soll das Immunsystem des Patienten aktiviert werden, um Krebszellen zu zerstören. Ein kritischer Schritt dabei ist, dass T-Zellen der Immunantwort Krebs-spezifische Proteinfragmente (Neoantigene) auf der Oberfläche der Krebszellen erkennen und binden. Diese Neoantigene entstehen durch Mutationen in der DNA der Krebszellen und machen den Tumor dadurch “fremd” für das Immunsystem.
Was sind Neoantigene?
Neoantigene sind neue Antigene, die speziell in Tumorzellen auftreten. Sie entstehen durch somatische Mutationen, also Mutationen, die im Laufe des Lebens in bestimmten Zellen auftreten. Durch diese Mutationen werden neue Proteine gebildet, die es vorher im Körper nicht gab. Für das Immunsystem stellen diese Neoantigene fremdartige Strukturen dar.
Neoantigene spielen eine wichtige Rolle für die Immuntherapie von Krebs. Da sie nur in den Tumorzellen vorkommen, nicht aber in normalen Körperzellen, können sie eine gezielte Immunreaktion gegen den Tumor auslösen. Die T-Zellen des Immunsystems erkennen die Neoantigene auf den Krebszellen und greifen diese daraufhin an.
Ziel der Forschung ist es, diese tumor-spezifischen Neoantigene zu identifizieren und für immuntherapeutische Ansätze wie personalisierte Impfstoffe zu nutzen. Je mehr man über die Neoantigene eines Patienten weiß, desto gezielter kann man dessen Immunsystem gegen den Krebs aktivieren. Neoantigene sind daher ein vielversprechender biomolekularer Marker für die Entwicklung individualisierter Krebstherapien.
Herausforderung: Identifizierung immunogener Neoantigene
Jede Tumorart eines Patienten enthält ein einzigartiges Set an Neoantigenen, die die Immunantwort gegen den Tumor triggern können. Die Identifizierung der immunogenen Neoantigene ist essentiell, um personalisierte Immuntherapien oder Impfstoffe zu entwickeln. Allerdings sind die derzeitigen Methoden hierfür zeitaufwendig und teuer.
Lösung: Deep Learning Modell BigMHC
Forscher von der Johns Hopkins University haben daher das Deep Learning Modell BigMHC entwickelt, um immunogene Neoantigene effizient vorherzusagen.
BigMHC ist ein Künstliches Intelligenz-System, das von Forschern der Johns Hopkins University entwickelt wurde. Es handelt sich um ein Deep Learning Modell, das gezielt immunogene Neoantigene bei Krebs vorhersagen kann.
BigMHC wurde in einem mehrstufigen Verfahren namens Transfer Learning trainiert. Zunächst lernte es an großen Datenmengen, Antigene zu erkennen, die von Immunzellen präsentiert werden. In einer zweiten Stufe wurde das Modell dann speziell darauf trainiert, immunogene, also T-Zell-aktivierende, Neoantigene vorherzusagen.
BigMHC ist ein großer Fortschritt für die Krebsforschung, da es erstmals eine schnelle und kostengünstige Methode bietet, um aus einer Vielzahl von Neoantigenen diejenigen herauszufiltern, die eine Immunantwort auslösen können. Dies ist eine wichtige Voraussetzung für die Entwicklung personalisierter Krebsimpfungen und Immuntherapien, die auf die individuellen Neoantigene eines Patienten abgestimmt werden. BigMHC könnte daher dazu beitragen, die Krebsbehandlung zu individualisieren und damit wirksamer zu machen.
So funktioniert BigMHC
- Trainiert in zwei Stufen (Transfer Learning): Zuerst Vorhersage von Antigenpräsentation, dann Verfeinerung für T-Zell-Erkennung
- Nutzt große Datenmengen in erster Stufe
- Signifikant besser als andere Methoden bei Vorhersage von Antigenpräsentation und Immunogenität
Vorteile von BigMHC
- Schnelle und kostengünstige Analyse großer Datenmengen
- Unterstützt Entwicklung personalisierter Immuntherapien und Impfstoffe
- Kann Ärzte bei Patientenauswahl für Immuntherapien unterstützen
Ausblick – KI hilft bei Krebs
Die Forscher testen BigMHC aktuell in klinischen Studien. Ziel ist es, aus hunderttausenden Neoantigenen diejenigen herauszufiltern, die mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Immunantwort auslösen.
KI hilft bei Krebs – Fazit
Mit BigMHC haben die Johns Hopkins Forscher eine vielversprechende KI-Technologie für die Krebsforschung entwickelt. BigMHC kann dabei helfen, personalisierte Immuntherapien und Impfstoffe auf Basis der Neoantigene eines Patienten zu entwickeln. Sollte sich BigMHC in klinischen Studien bewähren, wäre das ein großer Fortschritt für die individualisierte Behandlung von Krebspatienten.
Quelle: SciTechDaily
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