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HEIDELBERG, Alemania, 27 de julio de 2023
HEIDELBERG, Alemania, 27 de julio de 2023 /PRNewswire/ — NEC Laboratories Europe y NEC Laboratories America han desarrollado un nuevo modelo de inteligencia artificial denominado Attentive Variational Information Bottleneck (AVIB), que supone un avance en el desarrollo de vacunas terapéuticas contra el cáncer. El AVIB se basa en anteriores hallazgos para predecir la unión entre distintas proteínas y moléculas, que es una parte crucial en la capacidad del sistema inmunitario humano para reconocer y combatir el cáncer. Más concretamente, permite a los biotecnólogos predecir la unión entre los receptores de las células T y los antígenos presentes en la superficie de las células cancerosas.
La tecnología de perfiles inmunológicos de NEC, NEC Immune Profiler, y el sistema de predicción de neoantígenos NEC Neoantigen Prediction System utilizan la bioinformática y el aprendizaje automático para analizar el ADN y el ARN de pacientes con cáncer e identificar los neoantígenos originados por mutaciones del cáncer. Los neoantígenos pueden utilizarse para desarrollar vacunas terapéuticas personalizadas contra el cáncer que enseñen al sistema inmunitario del paciente a reconocer y eliminar las células cancerosas. Sin embargo, no todos los neoantígenos presentes en la superficie de las células cancerosas tienen la misma probabilidad de unirse a los receptores de las células T que desencadenan la respuesta inmunitaria necesaria para destruir las células cancerosas.
El Dr. Pierre Machart, Senior Research Scientist de NEC Laboratories Europe, explica: «Casi cualquier neoantígeno derivado de mutaciones cancerígenas tiene cierto potencial para provocar una respuesta inmunitaria y ser utilizado en el diseño de una vacuna inmunoterápica contra el cáncer. No obstante, identificar los neoantígenos más eficaces puede resultar extremadamente difícil».
Dado que los receptores de las células T varían enormemente, comprobar qué neoantígenos son reconocidos por los receptores de células T es un problema aún más complejo. La Dra. Anja Moesch, Research Scientist de NEC Laboratories Europe, afirmó: «Cuando se trata de cáncer, es esencial intervenir lo antes posible. Hasta hace poco, las empresas biotecnológicas desarrollaban inmunoterapias probando en un laboratorio húmedo qué neoantígenos se presentaban en la superficie de las células cancerosas de un paciente y si podían ser reconocidos por las células T del paciente». Los métodos del aprendizaje automático han contribuido a automatizar este proceso de dos pasos, pero sigue habiendo grandes lagunas en sus capacidades que impiden crear vacunas eficaces con rapidez. Moesch continúa: «El AVIB puede contribuir a cerrar esta brecha, permitiendo a los biotecnólogos reducir significativamente el tiempo necesario para desarrollar una inmunoterapia personalizada contra el cáncer».
Los recientes avances en inmunoterapia se han visto impulsados, en parte, por métodos de aprendizaje automático capaces de predecir la existencia de neoantígenos en la superficie de las células cancerosas. Sin embargo, los avances se ralentizaron porque los modelos de aprendizaje automático no son capaces de predecir con fiabilidad qué receptores de las células T reconocerían los neoantígenos. Esto se debe a la limitada cantidad de datos de entrenamiento disponibles públicamente para los modelos de aprendizaje automático y a la gran complejidad de las moléculas que deben analizarse.
El AVIB representa un primer paso hacia la predicción de la probabilidad de que los receptores de las células T reconozcan neoantígenos en la superficie de las células cancerosas. En el caso de la inmunoterapia contra el cáncer, esto permite a los biotecnólogos clasificar mejor los elementos más eficaces de la vacuna teniendo en cuenta la presentación de los neoantígenos en las células cancerosas del paciente y su unión con las células T. El Dr. Martin Renqiang Min, Jefe del departamento de NEC Laboratories America afirmó: «Al emplear AVIB, podemos mejorar la clasificación de los neoantígenos que constituyen una fórmula de vacuna terapéutica. Podemos hacerlo no solo basándonos en si se presentan en la superficie de las células cancerosas, sino también en la probabilidad prevista de que sean reconocidas por las células T del paciente. Esto puede mejorar enormemente la eficacia de la inmunoterapia».
La capacidad del AVIB para predecir si las células T reconocerán los neoantígenos también abre la puerta a una posible terapia con células T, lo que se considera un gran avance en inmunoterapia. Con este enfoque, las células T pueden modificarse directamente con receptores de células T para que se unan a los neoantígenos de las células cancerosas del paciente y desencadenen su destrucción.
Acerca de NEC Laboratories AmericaNEC Laboratories America, Inc. (NEC Labs) es el centro estadounidense de la red global de laboratorios de investigación corporativa de NEC Corporation. Sus diversos grupos de investigación colaboran con la industria, el mundo académico y los gobiernos para proporcionar soluciones innovadoras a problemas complejos. Líder en la integración de tecnologías informáticas y de redes con más de 100 años de experiencia, NEC ofrece una combinación de productos y soluciones que aprovechan la experiencia y los recursos globales de la empresa para satisfacer las complejas y cambiantes necesidades de sus clientes.
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Acerca de NEC Laboratories Europe GmbH NEC Laboratories Europe investiga y desarrolla tecnología de vanguardia para crear soluciones sociales innovadoras. Ubicados en Heidelberg, Alemania, las principales áreas de investigación de NEC Laboratories Europe incluyen la inteligencia artificial, la seguridad del blockchain, las redes 5G y 6G y las plataformas IoT. Estas tecnologías promueven las soluciones del Grupo NEC para una sociedad mejor en los campos de la salud digital, las ciudades más seguras, los servicios públicos y las infraestructuras de comunicación.
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