尋找既能殺死癌細(xì)胞又能讓正常組織不受傷害的藥物是腫瘤學(xué)研究的最高目標(biāo)。在兩篇新的論文中，來自美國加州大學(xué)舊金山分校和普林斯頓大學(xué)的研究人員提出用“智能（smart）”細(xì)胞療法破解這一難題的互補(bǔ)策略：除非被僅在癌細(xì)胞中同時(shí)出現(xiàn)的一組蛋白所激活，否則這些活的細(xì)胞藥物會保持惰性。

這種通用方法的生物學(xué)方面已經(jīng)在Wendell Lim博士及其同事們在加州大學(xué)舊金山分校細(xì)胞設(shè)計(jì)計(jì)劃和美國國家癌癥研究所贊助的合成免疫學(xué)中心的實(shí)驗(yàn)室中探索了好幾年。但是，他們的新研究通過將前沿的治療細(xì)胞工程與先進(jìn)的計(jì)算方法相結(jié)合，為這方面增加了一個強(qiáng)大的新維度。

在第一篇發(fā)表在2020年9月23日的Cell Systems期刊上的標(biāo)題為“Discriminatory Power of Combinatorial Antigen Recognition in Cancer T Cell Therapies”的論文中，Lim實(shí)驗(yàn)室的成員與普林斯頓大學(xué)路易斯-西格勒綜合基因組學(xué)研究所計(jì)算機(jī)科學(xué)家Olga G. Troyanskaya博士的研究小組聯(lián)手。通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，他們分析了在癌癥和正常細(xì)胞中發(fā)現(xiàn)的數(shù)千種蛋白的海量數(shù)據(jù)庫。隨后，他們篩選了數(shù)百萬種可能的蛋白組合，以構(gòu)建出一個蛋白組合目錄，可用于精確地只靶向癌細(xì)胞，而不靶向正常細(xì)胞。

圖片來自Cell Systems, 2020, doi:10.1016/j.cels.2020.08.002。

在第二篇發(fā)表在2020年11月27日的Science期刊上的標(biāo)題為“Precise T cell recognition programs designed by transcriptionally linking multiple receptors”的論文中，Lim及其同事們隨后展示了如何將這些通過計(jì)算得出的蛋白數(shù)據(jù)用于推動設(shè)計(jì)有效和高度選擇性的癌癥細(xì)胞療法。

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