Ein australischer Technologieunternehmer hat dabei geholfen, einen scheinbar maßgeschneiderten Krebsimpfstoff für seine Hündin Rosie zu entwickeln, und nutzte dabei Tools der künstlichen Intelligenz wie ChatGPT.
Die Wissenschaft dahinter klingt einschüchternd – DNA-Sequenzierung, mRNA-Impfstoffe, „Neoantigene“ – aber im Kern geht es darum, die Anweisungen im Inneren eines Tumors zu lesen und dann neue Anweisungen zu schreiben, die dem Immunsystem helfen, sie zu erkennen.
Rosie ist eine acht Jahre alte Kreuzung aus geretteten Staffordshire-Bullterriern, die an aggressivem Mastzellkrebs erkrankte, einem häufigen Hautkrebs bei Hunden. Sie musste sich einer Operation und einer Chemotherapie unterziehen, aber die Krankheit kam immer wieder zurück und am Ende hatte sie große, hässliche Tumore an ihrem Bein.
Tierärzte sagten ihrem Besitzer Paul Conyngham, dass sie wahrscheinlich nur noch wenige Monate zu leben habe. Anstatt das zu akzeptieren, beschloss er, die Werkzeuge, die er aus seinem Job in der Technik kannte – Datenanalyse, KI und Codierung – zu nutzen und sie auf den Krebs seines Hundes anzuwenden.
Entschlüsselung des Tumors
Der erste Schritt bestand darin, zu verstehen, was Rosies Tumor von ihren gesunden Zellen unterschied.
Jede Zelle im Körper trägt DNA – ein langes chemisches Molekül, das wie eine biologische Bedienungsanleitung fungiert. Man kann sich DNA als eine sehr lange Buchstabenfolge vorstellen, die in einem aus vier Buchstaben bestehenden Alphabet geschrieben ist. Krebs entsteht, wenn sich viele dieser Buchstaben zufällig oder durch Beschädigung verändern, sodass einige Zellen unkontrolliert zu wachsen und sich zu teilen beginnen.
Bei der Sequenzierung der DNA eines Tumors oder einer normalen Zelle geht es im Wesentlichen darum, diese lange Buchstabenfolge durchzulesen und sie mit der „normalen“ Version zu vergleichen, um festzustellen, wo ein Fehler aufgetreten ist. Viele meiner eigenen Forschungen haben sich darauf konzentriert. Conyngham bezahlte ein Universitätslabor, um die DNA von Rosies Tumor zu sequenzieren. Dabei entstand eine riesige Datei, in der die Mutationen – die Rechtschreibfehler in der Bedienungsanleitung der Krebserkrankung – aufgeführt sind, die ihren Tumor von ihrem gesunden Gewebe unterscheiden.
Für sich genommen handelt es sich bei diesen Dateien lediglich um Daten. Die Frage ist, was man mit ihnen macht. Hier wandte er sich an einen KI-Chatbot. Er fragte, wie Wissenschaftler personalisierte Krebsimpfstoffe entwickeln und wie er von einer Liste von Mutationen zu spezifischen Zielen für einen Impfstoff für Rosie gelangen könnte.
Ein Krebsimpfstoff unterscheidet sich in diesem Zusammenhang von den Kinderimpfstoffen, die wir gewohnt sind. Herkömmliche Impfstoffe verhindern Infektionen: Sie geben jemandem eine harmlose Version oder ein harmloses Fragment eines Virus oder Bakteriums, damit sein Immunsystem „lernen“ kann, es im Voraus zu erkennen. Im Gegensatz dazu hat ein Krebsimpfstoff in der Regel eher therapeutischen als präventiven Charakter. Es wird jemandem verabreicht, der bereits an Krebs erkrankt ist, mit dem Ziel, sein Immunsystem darauf zu trainieren, Marker auf den Krebszellen zu erkennen, die es zuvor ignoriert hat, und diese dann anzugreifen.
Hier kommt mRNA ins Spiel. Wenn DNA das wichtigste Lehrbuch ist, ähnelt mRNA (Messenger-RNA) eher einer fotokopierten Seite, die an die Proteinherstellungsmaschinerie der Zelle gesendet wird – stellen Sie sich das als einen kurzen Code vor, der einen einzigen Befehl enthält: „Machen Sie dieses Protein“.
Einige der COVID-Impfstoffe verwenden mRNA: Sie liefern einen mRNA-Strang, der unsere Zellen anweist, das Spike-Protein aus dem Coronavirus herzustellen, damit das Immunsystem darauf üben kann. Anschließend baut der Körper die mRNA ab; Es verändert Ihre DNA nicht.
Für einen personalisierten Krebsimpfstoff wählen Wissenschaftler kleine Teile von Proteinen aus, die für einen bestimmten Tumor einzigartig sind – sogenannte Neoantigene – und kodieren sie in einer mRNA-Sequenz.
Wenn diese mRNA injiziert wird, nehmen die Zellen sie auf und produzieren kurzzeitig diese tumorgebundenen Proteinfragmente. Das Immunsystem kann diese Fragmente dann erkennen und im Idealfall damit beginnen, jede Zelle, die sie aufweist, als abnormal und gefährlich zu behandeln. Tatsächlich wird mRNA verwendet, um dem Immunsystem ein „Meistgesuchtes“-Poster für diesen einzelnen Krebs zu geben.
Über den Autor
Justin Stebbing ist Professor für Biomedizinische Wissenschaften an der Anglia Ruskin University.
Dieser Artikel wurde erstmals von The Conversation veröffentlicht und wird unter einer Creative Commons-Lizenz erneut veröffentlicht. Lesen Sie den Originalartikel.
Mit Hilfe von KI-Tools sichtete Conyngham Rosies Tumormutationen, um Kandidaten auszuwählen, die sich als gute Neoantigene eignen könnten. Er verwendete auch eine Software zur Vorhersage der Proteinstruktur, um zu modellieren, wie einige dieser mutierten Proteine aussehen würden, und versuchte zu erraten, welche für ihr Immunsystem sichtbar wären.
Entscheidend ist, dass er den Impfstoff nicht in seiner Garage hergestellt hat. Nachdem er eine Auswahlliste mit Zielen hatte, wandte er sich an Forscher der University of New South Wales, darunter Experten für RNA-Technologie, die die Daten überprüften und darauf basierend ein mRNA-Konstrukt entwarfen. Ihr Team verwandelte dieses digitale Design im Labor in einen physischen mRNA-Impfstoff.
Es handelte sich um ein einmaliges Produkt, das speziell für Rosie hergestellt wurde und mehrere Mutationen in ihrem Tumor kodierte. Anschließend erhielt sie diesen experimentellen Impfstoff in einem Veterinärforschungszentrum mit Auffrischungsdosen in den folgenden Monaten.
Berichte ihrer Tierärzte und ihres Besitzers deuten darauf hin, dass mehrere Tumoren deutlich zurückgegangen sind, ihre Gesamttumorlast zurückgegangen ist und sich ihre Energie und ihr Verhalten verbessert haben. Ein resistenter Tumor hat eine zweite Analyserunde und einen Folgeimpfstoff ausgelöst, der auf eine andere Gruppe von Mutationen abzielt.
Vielversprechend, aber keine Heilung
Es ist zu beachten, dass es sich hierbei um einen einzelnen Hund und nicht um eine kontrollierte Studie handelt und dass sich Mastzelltumoren unvorhersehbar verhalten können. Wir können nicht sicher sein, inwieweit Rosies Besserung auf den Impfstoff zurückzuführen ist, wie lange er anhält oder ob der gleiche Ansatz anderen Hunden helfen würde, geschweige denn Menschen.
Die KI hat den Krebs nicht allein „geheilt“. Es fungierte als stets verfügbarer Führer und Assistent, doch qualifizierte Wissenschaftler mussten seine Arbeit immer noch überprüfen und die schwierigen Teile im Labor erledigen.
Dennoch ist dieser Fall ein anschauliches Beispiel dafür, wie mehrere Ideen zusammenkommen. Mithilfe der DNA-Sequenzierung können Sie die spezifischen Mutationen bei einer einzelnen Krebserkrankung ablesen. Mit der mRNA-Technologie können Sie schnell einen benutzerdefinierten Satz von Anweisungen schreiben, um diese Mutationen dem Immunsystem anzuzeigen.
KI-Systeme machen die komplexe Biologie auch für Nicht-Experten zugänglicher, indem sie mögliche Ziele vorschlagen und Konzepte erläutern – obwohl ihre Ergebnisse immer noch einer fachmännischen Prüfung bedürfen. Wenn man diese zusammenfügt, kann etwas, wofür früher ein großes pharmazeutisches Programm erforderlich gewesen wäre – ein maßgeschneiderter Krebsimpfstoff – jetzt zumindest experimentell an einem einzelnen Tier versucht werden.
Für die informierte Öffentlichkeit ist der vielleicht wichtigste Punkt nicht, dass KI Krebs auf magische Weise gelöst hat, sondern dass die Grundbestandteile der personalisierten High-End-Medizin immer zugänglicher werden. Ein motivierter Hundebesitzer kann jetzt die Sequenzierung der Tumor-DNA anordnen, eine KI bitten, bei der Interpretation zu helfen, und mit einem akademischen Labor zusammenarbeiten, um diese Interpretation in einen mRNA-Impfstoff umzuwandeln.
Eine bedeutende wissenschaftliche und ethische Herausforderung besteht darin, Methoden zum ordnungsgemäßen Testen solcher Ansätze zu entwickeln, Patienten und Tiere vor falschen Hoffnungen und unsicheren Experimenten zu schützen und festzulegen, wer Zugang haben sollte, wenn sie sich als wirksam erweisen.
