PreGame算法从骨髓瘤中鉴定广谱抗肿瘤γδ TCR
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PreGame算法从骨髓瘤中鉴定广谱抗肿瘤γδ TCR
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AI 综述
加拿大玛格丽特公主癌症中心 Tak W. Mak 和 Suzanne Trudel 团队在 Nature 发表研究,开发机器学习算法 PreGame,从单细胞 CITE 测序数据中识别携带肿瘤反应性 TCR 的 γδ T 细胞(TR γδ T 细胞)。 团队对 22 例多发性骨髓瘤患者的骨髓样本测序,获得超过 9500 个 γδ T 细胞和 672 个独特配对 γδ TCR 克隆型,并以 88 个 TR 细胞和 361 个非肿瘤反应性细胞作为训练集。经 NUR77-GFP 报告细胞共培养,筛选出 24 个 TR γδ TCR;报道称这些 TCR 对黑色素瘤、胰腺癌和胶质母细胞瘤等低免疫原性肿瘤表现交叉反应。
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最新进展10月27日 08:36
Nature:机器学习算法 PreGame 在多发性骨髓瘤中鉴定广谱抗肿瘤 γδ T 细胞报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月27日
- 公众号:BioArt精选Nature:机器学习算法 PreGame 在多发性骨髓瘤中鉴定广谱抗肿瘤 γδ T 细胞
加拿大玛格丽特公主癌症中心 Tak W. Mak 和 Suzanne Trudel 团队在 Nature 发表研究,开发机器学习算法 PreGame,从单细胞 CITE 测序数据中识别携带肿瘤反应性 TCR 的 γδ T 细胞(TR γδ T 细胞)。团队对 22 例多发性骨髓瘤患者骨髓样本测序,获得超过 9500 个 γδ T 细胞和 672 个独特配对 γδ TCR 克隆型,经 NUR77-GFP 报告细胞共培养筛选出 24 个 TR γδ TCR,这些 TCR 对黑色素瘤、胰腺癌和胶质母细胞瘤等低免疫原性肿瘤表现交叉反应。
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