《Science》UCSF大數據+細胞電路 助CAR-T攻實體癌

撰文記者 吳培安
日期2020-11-27
(圖片來源:網路)
編譯 / 吳培安

今(27)日,美國加州大學舊金山分校(UCSF)及普林斯頓大學組成的研究團隊,利用機器學習分析百萬種細胞抗原組合、篩選出能夠區分癌細胞與正常細胞的標靶,再加上人工細胞編程電路,讓CAR-T細胞在攻擊腎癌、乳癌和黑色素細胞瘤上展現成效。團隊目前也正以最具侵略性的腦癌——膠質母細胞瘤(glioblastoma)為攻克目標,相關發表已刊登於最新一期的《Science》。

UCSF細胞與分子藥理學教授Wendell Lim,其研究室開發出的人工細胞電路系統「synNotch」,能夠改造細胞,讓細胞偵測到特定的標靶抗原分子時,根據細胞所接收到的標靶組合結果,進行 ”AND”、”OR” 或 ”NOT”的條件判別、執行特定的指令,讓科學家可以進行精細的細胞編碼工程。

今年9月,Lim的研究團隊先...