NEC、がん免疫療法でT細胞受容体を予測する生成AIモデル開発、有効性を実証
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NECは11月7日、創薬事業を担うオランダのNECバイオ（ヒルバーサム）と、独自の生成AI（人工知能）技術を活用し、がん細胞由来の抗原に高い反応性を示すTCR（T細胞受容体）配列を予測する生成AIモデルを開発したと発表した。
NECによると、「TCR」は免疫細胞の一種である「T細胞」に発現する受容体で、がん細胞由来の抗原を認識し「T細胞」のがん細胞への攻撃を誘導する。そのため、がん免疫療法の有望なターゲットの1つという。一方で、TCRを同定する従来の手法は、ヒト末梢（まっしょう）血サンプルからのTCR遺伝子クローニングなどの複雑な実験手順が必要で、がん細胞由来抗原を認識するTCRの選別は容易でなく課題の1つとなっていたとしている。
今回、開発した独自の生成AIモデルは、がん細胞由来抗原に高い反応性を示す新規TCRの遺伝子配列を予測。ターゲットとなるがん細胞由来抗原と、物理化学的なデータに基づくTCR相互作用情報を学習させた機械学習アルゴリズムを使って、目的の抗原に対し反応性の高いTCR配列を予測し、がん細胞由来抗原との反応性の高さを示すスコアとともに提示する。これまでのTCR配列の改変を実行するAIモデルとの比較では、確度と精度で高い性能を示したという。
NECでは、「セルベースアッセイ」と呼ばれる特定の物質に対し生体の反応を検出し評価する、細胞を使った実験を実施し、予測したTCRが活性化することを実証した。同社は、開発した生成AIモデルをTCRに基づいたがん免疫療法の開発で、開発期間の短縮やTCR候補の選別などに役立つ可能性があると説明している。
