TCR与癌症免疫治疗 - T细胞受体（TCR）通过识别细胞表面MHC分子呈递的短肽（pMHC复合物）监测癌细胞[2] - 传统TCR疗法依赖分离患者T细胞或扩增抗原特异性T细胞，但存在技术难度大、天然TCR亲和力不足的局限性[3] 生成式AI设计人工TCR突破 - 2025年Science发表三篇研究，利用生成式AI设计高特异性人工TCR，精准靶向肿瘤抗原[4] - 研究团队来自华盛顿大学、丹麦技术大学和斯坦福大学，通过AI克服天然TCR对疾病标志物识别弱的缺陷[5][9] - David Baker/刘炳旭团队首创全计算方法，设计能识别pMHC-I复合物的蛋白，增强免疫系统对隐蔽疾病标志物的检测能力[10] AI蛋白质设计技术细节 - 使用RFdiffusion设计覆盖MHC的小型蛋白，ProteinMPNN优化序列，AlphaFold2评估结合构象[12] - 针对11种pMHC靶标（含HIV片段和癌变肽）设计蛋白，其中8种成功激活免疫细胞，2种实现人类细胞靶向杀伤[13] - 设计的PRAME靶向蛋白使CAR-T细胞选择性摧毁癌细胞而不伤及健康细胞，验证了原子级设计精度[14] 技术优势与产业化 - 设计流程高度适应：从成功案例出发，一周内可生成针对不同肿瘤/病毒肽的新结合蛋白[16] - 数字化方法可快速生成评估数千种蛋白，缩短研发周期，为个性化药物开发铺路[16] - 团队计划成立公司推动技术转化，实现个性化癌症治疗[18][20] 行业影响 - 人工TCR克服天然TCR局限，为癌症免疫治疗开启新方向[21] - 合成小型TCR有望变革诊断工具和免疫疗法，实现高特异性、低脱靶的病毒/肿瘤抗原识别[22][23]