นักวิจัย Penn Medicine ใช้ AI แบบมีมนุษย์ร่วมวงจร ค้นพบเป้าหมายใหม่ ‘GPNMB’ สำหรับ CAR T เซลล์บำบัดมะเร็งตับแข็ง

Penn Medicine เปิดตัวกรอบการทำงาน AI แบบ 'Human-in-the-Loop': เร่งค้นหาเป้าหมายใหม่สำหรับ CAR T เซลล์บำบัด

เมื่อวันที่ 25 มิถุนายน 2026 ทีมนักวิจัยจาก Penn Medicine นำโดย Daniel Baker, Carl June และ Zoltan Arany ได้ตีพิมพ์ผลการศึกษาในวารสาร Cell โดยอธิบายถึงกรอบการทำงาน AI แบบ human-in-the-loop ที่ผสาน large language models (LLMs) เข้ากับข้อมูล single-cell RNA sequencing เพื่อค้นหาและจัดลำดับความสำคัญของเป้าหมายใหม่สำหรับ CAR T เซลล์บำบัดอย่างเป็นระบบ แอนติเจนตัวแรกที่พวกเขาพบคือ GPNMB (glycoprotein non-metastatic melanoma protein B) และ CAR T เซลล์ที่มุ่งเป้าไปที่ GPNMB แสดงให้เห็นประสิทธิภาพในหนูทดลองที่เป็นมะเร็งผิวหนัง มะเร็งเม็ดเลือดขาว และมะเร็งลำไส้ใหญ่ กรอบการทำงานนี้ออกแบบมาให้เป็นโมดูลาร์ ใช้กับโรคใดก็ได้ และปรับให้เข้ากับ LLM ทุกชนิด โดยมีเป้าหมายเร่งการค้นหาเป้าหมายสำหรับเนื้องอกแข็งและอื่น ๆ ให้เร็วขึ้นอย่างมาก — ลดระยะเวลาที่กินเวลาหลายเดือนหรือหลายปีเหลือเพียงไม่กี่สัปดาห์

วิธีทำงานของกรอบการทำงาน AI แบบ human-in-the-loop

• การรวมข้อมูล: ทีมงานรวมชุดข้อมูล single-cell RNA sequencing ของมะเร็งผิวหนังจากแหล่งสาธารณะ 4 ชุด เข้ากับข้อมูลจากฐานข้อมูลสาธารณะ จากนั้นใช้แนวทางทางชีววิทยาที่เฉพาะเจาะจงเพื่อจัดลำดับความสำคัญของแอนติเจนที่พบบนพื้นผิวเซลล์มากกว่า 10,000 ตัว โดยพิจารณาคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับ CAR T เช่น การแสดงออกเฉพาะของเนื้องอก และการเข้าถึงพื้นผิว
• การเสนอชื่อโดย LLM: ใช้ large language models หลายตัวเพื่อเสนอชื่อเป้าหมายที่เหมาะสมจากรายการที่จัดลำดับความสำคัญไว้
• การทำซ้ำเพื่อลดอาการหลอน: กระบวนการเสนอชื่อทั้งหมดถูกทำซ้ำอย่างอิสระ 1,000 ครั้ง เพื่อลดความเสี่ยงจาก LLM เช่น ภาพหลอน และผลลัพธ์ถูกรวบรวมเป็นรายการสั้นสุดท้าย
• การตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ: นักวิทยาศาสตร์ตรวจสอบรายการสั้นและทำการตรวจสอบทางชีววิทยา (ยืนยันการแสดงออกบนพื้นผิว การสร้าง CAR และการทดสอบในสัตว์ทดลอง)
• ความเร็ว: กระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทั้งหมดใช้เวลาไม่ถึงสองสามสัปดาห์ เทียบกับหลายเดือนหรือหลายปีด้วยวิธีการแบบดั้งเดิม

แอนติเจนตัวแรก: GPNMB

• GPNMB (glycoprotein non-metastatic melanoma protein B) กลายเป็นตัวเลือกอันดับต้น ๆ จากกรอบการทำงาน
• CAR T เซลล์ที่มุ่งเป้าไปที่ GPNMB แสดงฤทธิ์ต้านมะเร็งอย่างมีนัยสำคัญในหนูทดลองที่เป็น มะเร็งผิวหนัง มะเร็งเม็ดเลือดขาว และมะเร็งลำไส้ใหญ่ แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการต้านมะเร็งหลายชนิด

เป้าหมายของแนวทางนี้เพื่อเร่งการค้นหาเป้าหมายนอกเหนือจากมะเร็งเม็ดเลือด

• ออกแบบให้ใช้กับโรคใดก็ได้: กรอบการทำงานถูกสร้างขึ้นให้เป็นโมดูลาร์และสามารถปรับใช้ได้กับ มะเร็งทุกชนิดหรือโรคใด ๆ ไม่จำกัดเฉพาะชุดข้อมูลมะเร็งผิวหนังที่ใช้สำหรับการพิสูจน์แนวคิด
• ทำงานกับข้อมูลสาธารณะ: ทำงานบนชุดข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ ทำให้การค้นหาเป้าหมายเป็นประชาธิปไตย ไม่จำกัดเฉพาะสถาบันที่สามารถเข้าถึงตัวอย่างทางคลินิกหรือการจัดลำดับที่เป็นกรรมสิทธิ์
• ไม่ขึ้นกับ LLM: กรอบการทำงานไม่ได้ผูกติดกับ LLM ใด ๆ โดยเฉพาะ จึงสามารถนำไปใช้กับโมเดลที่ล้ำหน้ากว่าในอนาคตได้
• เป้าหมาย: ทีมวิจัยออกแบบแนวทางนี้โดยเฉพาะเพื่อขจัดอุปสรรคในการค้นหาเป้าหมายที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพบนพื้นผิวเซลล์สำหรับเนื้องอกแข็ง ซึ่งเป็นอุปสรรคหลักในการขยาย CAR T เซลล์บำบัดให้นอกเหนือจากมะเร็งเม็ดเลือดที่ได้รับการอนุมัติจาก FDA ในปัจจุบัน