Cancer Immunotherapy Janiye Hindi Me

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मशीन लर्निंग यह अनुमान लगाने में मदद करता है कि कौन से मरीज़ इम्यूनोथेरेपी का जवाब देते हैं

जॉन्स हॉपकिन्स किमेल कैंसर सेंटर और इसके ब्लूमबर्ग किममेल इंस्टीट्यूट फॉर कैंसर इम्यूनोथेरेपी के शोधकर्ताओं के एक अध्ययन के मुताबिक, एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ने भविष्यवाणी करने में मदद की कि कौन से मेलेनोमा रोगी इम्यूनोथेरेपी के लिए बेहतर प्रतिक्रिया देते हैं और कौन सा नहीं।

डीप टीसीआर प्रणाली ने भविष्य कहनेवाला निदान उपकरण के रूप में प्रभावकारिता दिखाई, लेकिन उन जैविक तंत्रों के बारे में भी जानकारी प्रदान की जो रोगियों को इम्यूनोथेरेपी का जवाब देते हैं।

अध्ययन के पहले लेखक जॉन-विलियम सिधोम, एमडी, पीएचडी ने कहा, “डीपटीसीआर की भविष्यवाणी शक्ति रोमांचक है, लेकिन मुझे जो अधिक आकर्षक लगा वह यह है कि हम यह देखने में सक्षम थे कि इम्यूनोथेरेपी के लिए प्रतिरक्षा प्रणाली की प्रतिक्रिया के बारे में मॉडल ने क्या सीखा।” एक प्रेस विज्ञप्ति। “अब हम उस जानकारी का उपयोग अधिक मजबूत मॉडल विकसित करने के लिए कर सकते हैं, और संभावित रूप से बेहतर उपचार दृष्टिकोण, कई बीमारियों के लिए, यहां तक ​​​​कि ऑन्कोलॉजी के बाहर भी।”

डीप टीसीआर टी सेल रिसेप्टर्स (टीसीआर) कहे जाने वाले प्रोटीन के अमीनो एसिड सीक्वेंस से बड़ी मात्रा में डेटा में पैटर्न को पहचानने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करता है। ये बैक्टीरिया या वायरस जैसे दुश्मन से प्रोटीन से जुड़ने की प्रतीक्षा करते हुए प्रतिरक्षा प्रणाली की टी कोशिकाओं के बाहरी हिस्से पर बैठते हैं।

वर्तमान इम्यूनोथेरेपी दवाएं, या चेकप्वाइंट इनहिबिटर्स में प्रोटीन शामिल होते हैं जो ट्यूमर में इस क्षमता को भ्रमित करते हैं, जिससे टी कोशिकाएं कैंसर का जवाब देती हैं; हालांकि, जांचकर्ताओं के अनुसार, ये दवाएं सीमित संख्या में रोगियों की मदद करने वाली पाई गई हैं।

वर्तमान अध्ययन में CheckMate 038 क्लिनिकल परीक्षण के दौरान एकत्र किए गए डेटा का उपयोग किया गया, जिसमें निष्क्रिय मेलेनोमा वाले 43 रोगियों के लिए 1 इम्यूनोथेरेपी दवा (निवोलुमैब) बनाम 2 (निवोलुमैब और ipilimumab) के संयोजन की प्रभावकारिता का मूल्यांकन किया गया। था।

उपचार से पहले और उसके दौरान ट्यूमर की बायोप्सी की गई। अध्ययन में, 2-दवा संयोजन बनाम एकल दवा प्रशासित रोगियों में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं देखा गया। दोनों समूहों में कुछ रोगियों ने प्रतिक्रिया दी, जबकि अन्य ने नहीं किया।

जांचकर्ताओं ने प्रत्येक बायोप्सी में टीसीआर के प्रकार और संख्या का निर्धारण करके प्रत्येक ट्यूमर के आस-पास टीसीआर संग्रह का मूल्यांकन करने के लिए उच्च तकनीक अनुवांशिक अनुक्रमण का उपयोग किया। इन आंकड़ों को डीपपीसीआर प्रोग्राम में दर्ज किया गया था, जिसमें उत्तरदाताओं बनाम गैर-उत्तरदाताओं के डेटा सेट थे, और फिर एल्गोरिदम ने पैटर्न की तलाश की।

शोधकर्ताओं ने उत्तरदाताओं और इम्यूनोथेरेपी के गैर-प्रत्युत्तरों में इलाज से पहले टीसीआर संग्रह के बीच मतभेदों का मूल्यांकन किया। अध्ययन द्वारा पहचाने गए अंतर ज्ञात बायोमार्कर के रूप में थे जो रोगी की प्रतिक्रिया का अनुमान लगाते थे। जांचकर्ताओं ने कहा कि इन परिणामों को बड़ी रोगी आबादी में पुष्टि करने की आवश्यकता है, इससे पहले कि एल्गोरिथ्म का उपयोग चिकित्सा को निर्देशित करने के लिए किया जा सके।

ऑन्कोलॉजी के प्रोफेसर और कैंसर इम्यूनोथेरेपी के लिए ब्लूमबर्ग किमेल इंस्टीट्यूट के निदेशक ड्रू पार्डोल, एमडी, पीएचडी ने कहा, “ट्यूमर में प्रतिरक्षा माइक्रोएन्वायरमेंट पर आधारित सटीक इम्यूनोथेरेपी प्रत्येक रोगी के लिए उपचार विकल्पों के इष्टतम विकल्प का मार्गदर्शन करने के लिए महत्वपूर्ण है।” प्रेस विज्ञप्ति। “ये डीप टीसीआर निष्कर्ष ट्यूमर-घुसपैठ टी कोशिकाओं द्वारा व्यक्त रिसेप्टर्स की विशाल सरणी को अलग करने के लिए एक उपन्यास कृत्रिम बुद्धिमान रणनीति लागू करके प्रतिरक्षा चेकपॉइंट नाकाबंदी के लिए ट्यूमर प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने के लिए एक नया आयाम परिभाषित करते हैं।” ट्यूमर कोशिकाओं की प्रत्यक्ष हत्या के लिए जिम्मेदार प्रमुख प्रतिरक्षा घटक।

शोधकर्ताओं ने एक अन्य अध्ययन से डेटा का उपयोग करके उत्तरदाताओं और गैर-उत्तरदाताओं के बीच मतभेदों को निर्धारित करने की भी मांग की, जो विशिष्ट टीसीआर को दुश्मन प्रोटीन से जोड़ते थे जो उन्हें सक्रिय करते थे। उन्होंने पाया कि जिन लोगों ने इम्यूनोथेरेपी का जवाब दिया उनके ट्यूमर में वायरस-विशिष्ट टी कोशिकाओं की संख्या अधिक थी, और गैर-उत्तरदाताओं में ट्यूमर-विशिष्ट टी कोशिकाओं की संख्या अधिक थी।

टीम ने पाया कि गैर-उत्तरदाताओं के पास टी कोशिकाओं का उच्च कारोबार था।

सिधोम ने एक प्रेस विज्ञप्ति में कहा, “दोनों उत्तरदाताओं और गैर-उत्तरदाताओं के पास उपचार के पहले और दौरान ट्यूमर-विशिष्ट टी कोशिकाओं की समान संख्या थी।” “उन टी कोशिकाओं की पहचान उत्तरदाताओं में समान रही, लेकिन गैर-उत्तरदाताओं में उपचार के पहले और दौरान दोनों में टी कोशिकाओं की एक अलग किस्म थी। हमारी परिकल्पना यह है कि गैर-उत्तरदाताओं में अप्रभावी ट्यूमर-विशिष्ट टी कोशिकाएं हो सकती हैं। शुरुवात।” संख्या अधिक थी। जब इम्यूनोथेरेपी शुरू हुई, तो उनकी प्रतिरक्षा प्रणाली ने प्रभावी खोजने के प्रयास में टी कोशिकाओं का एक नया बैच भेजा, लेकिन शिथिलता बनी रही। दूसरी ओर, उत्तरदाताओं में शुरू से ही प्रभावी टी कोशिकाएं थीं, लेकिन ट्यूमर इम्यूनोथेरेपी द्वारा उनकी ट्यूमर-विरोधी गतिविधि को अवरुद्ध कर दिया गया था। जब इम्यूनोथेरेपी शुरू हुई, तो इसने नाकाबंदी हटा दी और उन्हें अपना काम करने दिया।”

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