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Nuovo approccio ML per creare una combinazione che distrugge le cellule tumorali

I ricercatori delle Università della California, San Francisco e IBM Research hanno trovato un modo per usare "frasi di comando" per guidare il comportamento delle cellule [...]
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Un team di ricercatori delle Università della California, San Francisco e IBM Research, hanno sviluppato una libreria molecolare virtuale di migliaia di ”frasi di comando” per le cellule utilizzando nuove tecniche di ML – e la struttura delle ”parole” guida le cellule immunitarie ingegnerizzate per uccidere le cellule tumorali. È la prima volta che questo tipo di approccio AI viene utilizzato su molecole esistenti, non sintetizzate. I risultati sono stati pubblicati su Science.

La scoperta significa che i ricercatori possono pianificare quali elementi naturali o sintetizzati dovrebbero far parte di una cellula per dettare il suo comportamento nei confronti delle malattie.

”Questo è un cambiamento vitale per il settore. Solo avendo quel potere di previsione possiamo arrivare a un punto in cui possiamo progettare rapidamente nuove terapie cellulari che svolgono le attività desiderate”, ha detto Wendell Lim, professore di farmacologia cellulare e molecolare e direttore dell’UCSF Cell Design Institute. Ha condotto lo studio, che ha collaborato con IBM Almaden Research Center.

Nuovi metodi ML per i dati

L’ingegneria cellulare terapeutica comporta la creazione o la scelta di recettori da aggiungere a una cellula in modo che possa fare qualcosa di nuovo, come uccidere le cellule tumorali. Un componente del recettore nella cellula contiene una catena di aminoacidi, noti come ”motivi”. Il motivo funziona come una ”parola di comando”, controllando ciò che sta accadendo all’interno della cella.

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I recettori che vengono riprogrammati per uccidere le cellule tumorali svolgeranno la funzione prevista e quindi riposeranno. La pausa a volte consente alle cellule della malattia di moltiplicarsi.

Gli scienziati hanno combinato le ”parole di comando” in modo da poter creare un recettore che avrebbe guidato le cellule ingegnerizzate a finire il lavoro senza smettere. Utilizzando i nuovi metodi ML per i dati, sono state create nuove frasi recettoriali che sono più efficaci nella lotta contro le malattie.

Il team di ricerca prevede di applicare questo approccio ML alle terapie cellulari per la medicina rigenerativa, l’autoimmunità e altre applicazioni. Le cellule staminali auto-rinnovanti, progettate con questo metodo, potrebbero anche porre fine alla dipendenza dal sangue donato.

”Questa è la chiave per realizzare terapie cellulari che facciano esattamente ciò che vogliamo che facciano. Questo approccio facilita il salto dalla comprensione della scienza all’ingegneria della sua applicazione nella vita reale ”, ha detto Kyle Daniels, ricercatore nel laboratorio di Lim e autore principale dello studio.

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