L'IA trova un nuovo bersaglio per le cellule CAR-T: la scoperta dei ricercatori di Penn Medicine apre la strada ai tumori solidi

Il 25 giugno 2026, un team di ricercatori di Penn Medicine guidato da Daniel Baker, Carl June e Zoltan Arany ha pubblicato uno studio su Cell che descrive un framework di intelligenza artificiale "human-in-the-loop" (con l'essere umano al centro del processo). Questo sistema integra grandi modelli linguistici (LLM) con dati di sequenziamento dell'RNA a singola cellula per scoprire e prioritizzare in modo sistematico nuovi bersagli per la terapia con cellule CAR-T . Il candidato antigene individuato come più promettente è GPNMB (glicoproteina non metastatica del melanoma B) e le cellule CAR-T dirette contro GPNMB hanno mostrato efficacia in modelli murini di melanoma, leucemia e cancro al colon-retto . Il framework è stato progettato per essere modulare, indipendente dal tipo di malattia e adattabile a qualsiasi LLM. L'obiettivo è accelerare drasticamente la scoperta di bersagli per i tumori solidi e non solo, riducendo un processo che può richiedere mesi o anni a poche settimane .

Come funziona il framework di IA "human-in-the-loop"

• Integrazione dei dati: Il team ha combinato quattro dataset pubblici di sequenziamento dell'RNA a singola cellula provenienti da tumori cutanei con dati di database pubblici. Successivamente, ha applicato specifiche linee guida biologiche per selezionare oltre 10.000 potenziali antigeni di superficie con caratteristiche rilevanti per le CAR-T (ad esempio, espressione specifica del tumore, accessibilità superficiale) .