El aprendizaje automático revela reglas de activación de células T



Para comprender la compleja comunicación entre los tumores y las células inmunitarias, algunos investigadores del cáncer recurren al aprendizaje automático, una forma de inteligencia artificial que puede aprender de los datos y encontrar patrones en los datos sin ser programado explícitamente. Un nuevo modelo desarrollado por científicos del CCR y la Universidad McGill utiliza el aprendizaje automático para predecir cómo los antígenos tumorales (moléculas inmunoestimuladoras en la superficie de las células tumorales) afectan el comportamiento de las células T. El modelo se basa en extensas señales de seguimiento de datos experimentales que las células T producen después de encontrar antígenos específicos. Estas señales determinan en última instancia cómo las células inmunitarias responden a una amenaza potencial.

El modelo, publicado en Science el 20 de mayo de 2022, fue desarrollado por el grupo de Grégoire Altan-Bonnet, Ph.D., investigador sénior en el Laboratorio de Inmunología Integral del Cáncer, en colaboración con el grupo de Paul François en la Universidad McGill de Montreal se desarrolló. Ha ayudado a aclarar los factores que dan forma a las respuestas de las células T a los tumores, lo que, según Altan-Bonnet, podría acelerar el desarrollo de inmunoterapias contra el cáncer.

Las inmunoterapias contra el cáncer pueden ayudar a las células T de los pacientes a encontrar y destruir las células cancerosas, pero incluso con estos tratamientos, el sistema inmunitario de algunos pacientes no puede generar una respuesta anticancerígena eficaz. Los investigadores luchan por desarrollar inmunoterapias que funcionen en la mayoría de los pacientes, en parte debido a la complejidad de la señalización que ocurre cuando una célula T se encuentra con una célula cancerosa, dice Altan-Bonnet.

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Staff Reporter

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