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《Cell Research》：AI再现异彩！复旦耳鼻喉医院合作开发肿瘤CAR-T疗法人工智能设计平台，助力CAR-T抗肿瘤功效提升

02月23日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

2月14日，生物学领域著名期刊《Cell Research》（IF=44）在线发表了复旦大学附属耳鼻喉医院吴海涛、陈健团队携手上海科技大学王皞鹏课题组的一项题为“CAR-Toner: An AI-Driven Approach for CAR Tonic Signaling Prediction and Optimization”的研究成果。这一成果标志着团队在继2023年在Cell Research杂志封面刊发的CAR理性设计系统论文之后，再次取得了重要的研究突破，为CAR-T细胞疗法的进一步发展和优化提供了新的策略和思路，为未来的医学研究和治疗实践带来了新的希望。

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该研究团队成功开发出了一款基于人工智能（AI）技术的CAR-T设计平台，这一创新平台显著提升了CAR序列设计优化的效率，并简化了整个研发流程。通过该平台，研究人员能够更精确地调控CAR-T细胞的基底信号强度，从而有望提高CAR-T细胞在抗击肿瘤方面的功效。

CAR-Toner三大核心功能

通过这种基因工程改造，CAR-T细胞能够精准地找到并消灭肿瘤细胞。然而，在2023年的研究中，团队发现CAR胞外区域的表面存在大量的带正电荷的斑块（PCP），并证实这些PCP介导的静电作用是CAR-T细胞基底信号形成的核心机制。但如何精准调整CAR表面的PCP一直是一个复杂且耗时的挑战。为了攻克这一难题，研究团队借助了人工智能的深度学习技术，从而诞生了CAR-Toner这一创新工具。

三大核心功能

1. 当输入单条CAR的抗原识别序列时，CAR-Toner能迅速计算并反映出其基底信号强度的PCP指数；
2. 同时，它还能处理多条CAR的抗原识别序列的成组输入，并一键计算各自序列的PCP指数；
3. 基于之前计算得出的PCP指数，CAR-Toner还能进一步提供优化后的CAR序列建议，为研究者提供了宝贵的参考。

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值得一提的是，CAR-Toner的操作界面设计得简洁直观，使得CAR-T的研发过程变得更为便捷，几乎实现了“傻瓜式”的一键操作体验。这一工具的诞生，无疑为CAR-T细胞疗法的研发和优化开辟了新的道路。

CAR设计时序列的主要来源

在探索CAR-T疗法的开发过程中，科研人员需权衡并引入多种抗体序列，包括单链抗体、纳米抗体、可变淋巴细胞受体和鲨源单域抗体的氨基酸序列。然而，要确定哪一种序列最为理想，需要经历一系列详尽的比较和验证研究。为了更有效地评估这些序列，研究团队运用了一种独特的人工智能平台，对上述序列进行了大规模、高效率的PCP指数计算。

经过深入分析，他们发现纳米抗体序列的PCP指数表现突出，极有可能处于最佳性能区间，这暗示着基于纳米抗体的CAR-T设计在临床应用中可能具备显著优势。

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这项研究的成果不仅具有重要的理论价值，还展示了巨大的临床应用潜力。科研人员可以借助这一人工智能工具，迅速且精准地设计出新一代的CAR-T疗法，从而极大地缩短了开发周期。这一创新工具的出现，预示着CAR-T设计领域即将迎来一个以人工智能为核心的新时代。

结语

随着人工智能技术在生物医学领域的广泛应用，这种创新工具不仅将加速CAR-T疗法的研发，还将推动整个精准医疗领域的发展。该研究的成功不仅为CAR-T疗法的设计提供了有力支持，也为其他生物医药领域的研究提供了新的思路和方法。

人工智能与生物技术的融合，将为我们打开一扇通往更健康未来的大门。未来，我们有理由期待更多的人工智能工具能够为精准医疗带来更多的突破和可能。

责任编辑：肿瘤资讯-tcz
排版编辑：肿瘤资讯-tcz

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