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KI kann Entwicklung von zellulären Immuntherapien beschleunigen

Geeignete T-Zellen für die zelluläre Immuntherapie zu identifizieren, war bislang mühsam und zeitaufwändig. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vom Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) und von der Universitätsmedizin Mannheim wollen das Verfahren vereinfachen und beschleunigen. Ihr neuer Ansatz setzt auf Hochdurchsatz-Einzelzell-Sequenzierung der Immunzellen aus dem Tumor des Patienten. Basierend auf den Sequenzdaten identifiziert eine Künstliche Intelligenz solche T-Zell-Rezeptoren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit auf Merkmale des Tumors reagieren. Die Technologie soll nun eingesetzt werden, um die Entwicklung personalisierter zellulärer Immuntherapien voranzubringen.

Personalisierte zelluläre Immuntherapien gelten als vielversprechende neue Behandlungsoptionen gegen verschiedene Krebsarten. Einer der derzeit erprobten Therapieansätze sind die so genannten „T-Zell-Rezeptor transgenen T-Zellen“. Die Idee dahinter: Die therapeutischen T-Zellen werden im Labor so ausgestattet, dass sie den individuellen Tumor besonders gut erkennen, um den Krebs effektiv bekämpfen zu können.

Originalpublikation: C.L. Tan, K. Lindner, T. Boschert, Z. Meng, A. Rodriguez Ehrenfried, A. De Roia, G. Haltenhof, A. Faenza, F. Imperatore, L. Bunse, J.M. Lindner, R.P. Harbottle, M. Ratliff, R. Offringa, I. Poschke, M. Platten and E.W. Green: Tumor-reactive T-cell receptors are rapidly identified from lymphocyte scRNA-seq data. Nature Biotechnology 2024, DOI: 10.1038/s41587-024-02161-y

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