L'apprentissage automatique et la biologie synthétique amélioreront les vaccins contre le cancer

2018
Anonim

L'apprentissage automatique et la biologie synthétique s'associent pour lutter contre le cancer. Les disciplines pourraient améliorer les vaccins actuels en identifiant plus efficacement les antigènes tumoraux.

La société Helix Nanotechnologies a reçu un don de Schmidt Futures pour mener à bien une initiative qui accélérera la création de vaccins personnalisés contre le cancer .

La société, technologique et scientifique, collaborera avec le laboratoire Hacohen et le Parker Institute, combinant la biologie et l’apprentissage automatique pour améliorer la conception actuelle des vaccins .

La nouvelle méthode permettra d’identifier beaucoup plus précisément les néo - antigènes et d’obtenir une réponse immunitaire beaucoup plus efficace. L’équipe accélérera également le processus de création des vaccins et aidera à trouver les composants nécessaires à la création de nouveaux vaccins qui n’ont pas encore été développés.

Actuellement, les grandes avancées dans ce domaine se concentrent sur l'identification des mutations uniques de chaque patient, afin d'y parvenir avec un traitement personnalisé plus performant .

Les vaccins fonctionnent comme une forme de vaccination, tout comme les vaccins courants. Les néo-antigènes ou antigènes tumoraux sont localisés pour, avec leurs molécules, créer un profil des cellules tumorales .

Une fois que ce profil a été créé, avec les propres cellules tumorales du patient, les lymphocytes reconnaissent les cellules comme étant malignes et les attaquent, créant une réponse auto-immune à la tumeur.

Le problème avec ce nouveau système est qu’il est très difficile d’identifier les antigènes appropriés parmi des milliers de candidats. C’est là que le rôle d’ HelixNano entre en jeu, ce qui promet d’améliorer considérablement l’efficacité des vaccins actuels, grâce à la synthèse de biomolécules et à l’apprentissage automatique .

Le directeur de l'innovation de Schmidt Futures, Tom Kalil, est très impressionné par le point de vue d' HelixNano, qui dispose d'une équipe multidisciplinaire avec des idées très intelligentes pour utiliser le machine learning comme une arme contre le cancer .

Si vous êtes un spécialiste en biologie moléculaire ou en apprentissage automatique, le projet recherche un scientifique expérimenté qui rejoindra l’équipe. Vous pouvez faire partie d'une initiative qui pourrait aider d'innombrables personnes à l'avenir.

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