I ricercatori della Penn Medicine hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale che integra ampi modelli linguistici con competenze umane per scoprire nuovi bersagli per la terapia con cellule CAR T, secondo un rapporto pubblicato mercoledì sulla rivista Cell. Lo studio è stato condotto da Daniel Baker, che ha completato il suo dottorato alla Penn nel dicembre 2025 sotto la guida del pioniere della terapia con cellule T CAR Carl June e Zoltan Arany, presidente di Fisiologia alla Penn.
Il sistema di intelligenza artificiale, descritto come un modello “human-in-the-loop”, mira a mitigare la sfida di identificare gli antigeni per le cellule T CAR. “Scoprire un buon bersaglio CAR è come cercare di trovare un ago in un pagliaio, tranne per il fatto che il pagliaio continua a crescere man mano che diventano disponibili più dati di sequenziamento”, ha detto Baker. Ha osservato che l’intelligenza artificiale è adatta a questo compito poiché modelli linguistici di grandi dimensioni possono analizzare grandi quantità di dati in modo efficace, mentre gli esperti umani possono fornire approfondimenti.
Il quadro combina set di dati di sequenziamento dell’RNA a cellula singola con simulazioni basate su LLM per nominare e dare priorità a potenziali bersagli CAR T, producendo un elenco ristretto per la convalida da parte di esperti. Il design è indipendente dalla malattia e compatibile con i futuri modelli di intelligenza artificiale.
Come prova di concetto, il team si è concentrato sul cancro della pelle e ha identificato la glicoproteina proteina B del melanoma non metastatico (GPNMB) come candidato principale. Le cellule CAR T progettate per colpire il GPNMB hanno dimostrato una significativa attività di uccisione del tumore in modelli murini di melanoma, leucemia e cancro del colon-retto. Un commento correlato su Cell ha evidenziato che il trattamento con GPNMB CAR T ha portato a una remissione senza recidiva nei modelli di xenotrapianto.
Mentre la terapia con cellule CAR T ha migliorato significativamente il trattamento dei tumori del sangue, le attuali terapie approvate dalla FDA prendono di mira prevalentemente gli antigeni di queste neoplasie. I ricercatori sostengono che la loro struttura può ridurre il processo di scoperta del target da mesi a settimane, facilitandone l’applicazione a una varietà di tipi di malattie senza richiedere la riprogettazione dell’architettura sottostante.
