「ジョンズ・ホプキンス大学の研究者たちは、がんに関連するタンパク質フラグメントを正確に予測することができる深層学習技術を開発しました」

Researchers at Johns Hopkins University have developed deep learning technology that can accurately predict protein fragments related to cancer.

ジョンズ・ホプキンス大学のエンジニアとがん研究者は、最先端の深層学習技術を駆使して、個別のがん治療における画期的な突破を共同で成し遂げました。この革新的な技術であるBigMHCは、免疫系の反応を促す可能性があるがん関連のタンパク質の断片を正確に予測することで、この分野を革新する可能性を秘めています。この成果は、Nature Machine Intelligenceジャーナルに掲載され、個別の免疫療法やがんワクチンの開発における重要なハードルを克服することが期待されています。

ジョンズ・ホプキンス大学内のさまざまな部門のエンジニアとがん研究者からなるチームは、BigMHCががん細胞上に存在するタンパク質断片を特定する能力を持っていることを示しました。これらの断片は、がん細胞を排除するための免疫反応を引き起こす可能性があります。この認識プロセスは、T細胞が細胞表面上のがん特異的なタンパク質断片に結合することによって実現され、がん免疫療法において重要なフェーズとなります。深層学習の力を活用することで、この技術は免疫療法の反応の理解とカスタマイズされたがん治療の開発を加速することを約束しています。

免疫反応を引き起こすタンパク質断片は、しばしばがん細胞内の遺伝的変異に由来しており、ミュータント関連新抗原として知られています。各患者の腫瘍内のこれらの新抗原の固有のセットは、腫瘍と健康な細胞との類似性の度合いを決定します。免疫反応を引き起こす最も効力のある新抗原を特定することは、効果的ながんワクチンや免疫療法のカスタマイズ、およびこれらの治療の患者選択を指示するために重要です。しかし、このような免疫反応を引き起こす新抗原を特定し検証するための従来の技術は、労力がかかり、費用がかかるため、時間のかかる湿式実験に大きく依存しています。

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新抗原の検証に必要なデータ量が限られているため、リソースの消費が多いため、研究者たちはBigMHCのトレーニングには2段階の転移学習アプローチを採用しました。まず、BigMHCは細胞表面上に提示される抗原を識別することを学びます。これは免疫反応のフェーズであり、多くのデータが利用可能です。その後、T細胞の認識を予測するために、データの利用可能性が限られた後のフェーズに対して微調整が行われます。この戦略により、研究者たちは抗原提示の包括的なモデルを構築し、効果的に免疫原性のある抗原を予測することができました。

BigMHCの経験的なテストでは、広範な独立したデータセットでの予測の正確性が、他の既存の手法と比較して優れていることが明らかになりました。さらに、研究者が提供したデータに適用した場合、BigMHCはT細胞の反応を引き起こす新抗原の特定において、他の7つの代替手法よりも優れた性能を発揮しました。この成果は、BigMHCの驚異的な予測精度だけでなく、がん免疫療法を個別化するという重要な臨床的ニーズに対するその潜在能力を示しています。

チームはBigMHCの有用性をさまざまな免疫療法の臨床試験全般に拡大して調査を進める中で、免疫反応の有望な新抗原の特定を効率化する可能性がますます明らかになっています。究極の目標は、BigMHCを活用して複数の患者に適用可能な免疫療法の開発、または個々の患者のがん細胞に対する免疫反応を高めるためのカスタマイズされたワクチンの開発を進めることです。

BigMHCなどの機械学習ベースのツールを活用することにより、研究者たちは将来の展望を描いています。医師やがん研究者は効率的に膨大なデータセットを処理し、より効率的で費用対効果の高い個別のがん治療手法を実現する道を開くことができるようになるでしょう。この先駆的な研究によって示されるように、深層学習を臨床がん研究と実践に統合することは、革新的な技術と学際的な協力を通じてがんを克服するための重要な一歩となります。

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