在人工智能的帮助下，科学家们解开了治疗晚期黑色素瘤的新药物的影响

阿尔托大学、赫尔辛基大学和赫尔辛基大学医院综合癌症中心的研究人员研究了一种全新的治疗方案如何影响晚期黑色素瘤患者的免疫系统。

黑色素瘤是最危险的一种皮肤癌。促进身体自身的发展免疫系统特别是它的T细胞，是一种特别有效的治疗选择。挑战在于，尽管一些患者从治疗中受益，但大约一半的患者没有受益。先前的研究阿尔托大学、赫尔辛基大学和HUS的科学家进行的一项研究表明，无反应患者的T细胞根本不会将癌细胞视为敌人。

赫尔辛基大学(University of Helsinki)和阿尔托大学(Aalto University)计算机科学系的医生和博士研究员贾尼·胡塔宁(Jani Huuhtanen)说:“正确的治疗靶点非常重要，因为药物治疗很昂贵，严重的不良反应也很常见。”“我们的研究表明，更好的癌症治疗应该利用免疫系统的其他部分，而不仅仅是T细胞。”

该研究小组现在已经研究了如何使用两种癌症药物nivolumab和relatlimumab的新型组合来帮助对治疗无效的患者。该小组开始揭示relatlimumab对免疫系统细胞的影响，这在以前从未被研究过。

研究表明，虽然relatlimmab提高了T细胞对抗侵袭性癌细胞的有效性，但它在激活所谓的自然杀伤细胞(NK细胞)方面尤其有效。这些细胞是免疫系统的第一反应者。

“在这种特殊情况下，NK细胞的任务是帮助癌症细胞试图躲避T细胞，”赫尔辛基大学和HUS转化血液学教授、转化免疫学研究项目负责人Satu Mustjoki说。“这一发现出乎意料，但非常有趣。未来几年，NK细胞将成为癌症治疗的前沿。”

Huuhtanen说:“目前临床上还没有专门利用NK细胞的治疗方法。”“正是我们项目参与者之间的密切合作，使我们能够发现这种新的治疗方案。”

利用人工智能探索癌症治疗的新领域

该团队采用了最新的单细胞测序技术深度学习方法来收集和解释数据。该团队使用开源机器学习模型，称为scVI和TCRGP，在研究中监测和验证relatlimmab对T细胞的影响。TCRGP是研究组成员于2021年开发的。

“过去，血液样本中的细胞是批量分析的。新的单细胞技术是指我们现在分析样本中单个细胞的能力，”阿尔托大学计算机科学系生物信息学和机器学习副教授Harri Lähdesmäki说。

这当然会导致指数级增长我们可以用深度学习和机器学习技术来研究数据量。从这项研究中得出的大多数结论都是基于这些技术发现的洞察力。”

计算生物学的进步也对医学研究的方式产生了影响。ob欧宝直播nba

单细胞技术和深度学习方法使研究人员能够以数据驱动的方式开展这类研究项目，也就是说，没有强烈的先验假设。这种无假设的方法对于发现新的生物学以及各种疾病的新治疗方案非常重要，”Lähdesmäki说。