機器學習有助預測免疫療法何時有效

在防御方面，由于淋巴和免疫系統，身體依賴于攻擊。免疫系統就像身體自己的私人警察，它追捕并消滅致病的惡棍。“人體的免疫系統在識別非常好的細胞被舉止怪異，其中包括可能發展成為未來腫瘤或癌癥細胞，”費德里卡Eduati說。

“一旦檢測到，免疫系統就會攻擊并殺死細胞。但這并不總是那么簡單，因為腫瘤細胞可以開發出讓自己躲避免疫系統的方法。”

“不幸的是，腫瘤細胞可以阻斷自然免疫反應。腫瘤細胞表面的蛋白質，可以關閉免疫細胞并有效地使它們進入睡眠模式，”OscarLapuente-Santana博士說。幸運的是，有一種方法可以喚醒免疫細胞并恢復它們的抗腫瘤免疫力，它是基于免疫療法。

介紹免疫療法

免疫療法是一種癌癥治療方法，可幫助免疫系統對抗癌細胞。一種類型的免疫療法涉及免疫檢查點阻滯劑（ICB），這是一種告訴免疫細胞忽略來自癌細胞的關閉命令的藥物。ICB的發現，對癌癥治療具有革命性意義。

盡管ICB已成功用于治療大量患者和不同類型的癌癥，但只有三分之一的患者對治療有反應。“ICB已經有很大的影響，但它可能會更大，如果我們能很快弄清楚哪些患者更有可能響應的處理，”Eduati說。“如果我們能理解為什么其他患者對ICB沒有反應，那就太好了。”

為了解決這個問題，Lapuente-Santana和Eduati以及同事MaisavanGenderen（TU/e）、PeterHilbers（TU/e）和FrancescaFinotello（因斯布魯克醫科大學）轉向機器學習，來預測患者的反應到ICB。他們的工作剛剛發表在Patterns雜志上。

尋找腫瘤微環境

為了預測患者是否會對ICB產生反應，研究人員首先需要在患者的腫瘤樣本中、找到特定的生物標志物。

“腫瘤不僅僅包含腫瘤細胞，它們還包含幾種不同類型的免疫細胞和成纖維細胞，它們可以具有促癌或抗腫瘤作用，并且它們相互交流，”Lapuente-Santana解釋說。“我們需要找出腫瘤微環境中復雜的調控機制，如何影響對ICB的反應。我們求助于RNA測序數據集，以提供腫瘤微環境幾個方面的高層次表征。”

為了找到可以作為預測患者對ICB反應的生物標志物的正確機制，該團隊使用計算算法和來自先前臨床患者護理的數據集，搜索了腫瘤的微環境。“RNA測序數據集是公開的，但哪些患者對治療ICB的信息僅適用于患者和癌癥類型的一小部分，”Eduati說。“所以，我們用一招解決數據問題。”