2024-01-24 20:25:43
Des chercheurs de la Cleveland Clinic et d’IBM ont publié une stratégie permettant d’identifier de nouvelles cibles pour l’immunothérapie grâce à l’intelligence artificielle (IA). Il s’agit de la première publication évaluée par des pairs issue du partenariat Discovery Accelerator des deux organisations, conçue pour faire progresser la recherche dans les domaines de la santé et des sciences de la vie.
L’équipe a travaillé ensemble pour développer une IA supervisée et non supervisée afin de révéler les caractéristiques moléculaires des antigènes peptidiques, de petits morceaux de molécules protéiques que les cellules immunitaires utilisent pour reconnaître les menaces. Les membres du projet provenaient de divers groupes dirigés par Timothy Chan, MD, Ph.D. de la Cleveland Clinic, ainsi que Jeff Weber, Ph.D., chercheur scientifique principal d’IBM, et Wendy Cornell, Ph.D., gestionnaire et responsable de la stratégie pour Découverte accélérée des soins de santé et des sciences de la vie.
“Dans le passé, toutes nos données sur les cibles d’antigènes du cancer provenaient d’essais et d’erreurs”, explique le Dr Chan, président du Centre d’immunothérapie et d’immuno-oncologie de précision de la Cleveland Clinic et de la Chaire Sheikha Fatima Bint Mubarak en immunothérapie et immuno-oncologie de précision. . « Le partenariat avec IBM nous permet de repousser les limites de la recherche sur l’intelligence artificielle et les sciences de la santé afin de changer la façon dont nous développons et évaluons les cibles du traitement du cancer. »
Depuis des décennies, les scientifiques recherchent comment mieux identifier les antigènes et les utiliser pour attaquer les cellules cancéreuses ou infectées par des virus. Cette tâche s’est révélée difficile car les peptides antigéniques interagissent avec les cellules immunitaires en fonction de caractéristiques spécifiques à la surface des cellules, un processus qui n’est pas encore bien compris. La recherche a été limitée par le grand nombre de variables qui affectent la façon dont le système immunitaire reconnaît ces cibles. L’identification de ces variables est difficile et prend beaucoup de temps avec un calcul régulier, de sorte que les modèles actuels sont limités et parfois inexacts.
Publié dans Briefings en bioinformatique, l’étude a révélé que les modèles d’IA qui tiennent compte des changements de forme moléculaire au fil du temps peuvent décrire avec précision comment le système immunitaire reconnaît un antigène cible. Grâce à ces modèles, les chercheurs pourraient déterminer quels processus sont essentiels à cibler avec des traitements d’immunothérapie tels que les vaccins et les cellules immunitaires modifiées.
Les chercheurs peuvent intégrer ces informations dans d’autres modèles d’IA pour identifier des cibles d’immunothérapie plus efficaces.
Ces découvertes sont un exemple de ce qui fait le succès de ce partenariat : combiner les ressources informatiques de pointe d’IBM avec l’expertise médicale de la Cleveland Clinic. Ces résultats sont le résultat d’une collaboration clé entre tous, depuis un expert de classe mondiale en immunothérapie du cancer jusqu’à nos experts en simulation basée sur la physique et en IA. La collaboration, lorsqu’elle est combinée à l’innovation, présente un potentiel formidable. »
Jeff Weber, Ph.D. d’IBM, chercheur scientifique principal
Cleveland Clinic et IBM ont lancé leur partenariat Discovery Accelerator en 2021, qui vise à accélérer le rythme de la recherche biomédicale grâce à l’utilisation du calcul haute performance, de l’intelligence artificielle et de l’informatique quantique. Ce partenariat historique associe l’expertise de renommée mondiale de la Cleveland Clinic en matière de soins de santé et de sciences de la vie aux technologies de nouvelle génération d’IBM pour accélérer la découverte scientifique.
Source:
Référence du journal :
Weber, JK, et autres. (2023). L’IA non supervisée et supervisée sur les simulations de dynamique moléculaire révèle des caractéristiques complexes de l’immunogénicité du peptide HLA-A2. Briefings en bioinformatique. est ce que je.org/10.1093/bib/bbad504.
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