寻找既能杀死癌细胞又能使正常组织毫发无损的药物是肿瘤学研究的圣杯。在两篇新论文中，加州大学旧金山分校和普林斯顿大学的科学家们提出了用“智能”细胞疗法来解决这一问题的互补策略，即除非由只有在癌细胞中出现过的蛋白质组合触发，否则活药仍然是惰性的。
一篇发表于年9月23日的《CellSystems》，WendellLim和OlgaG.Troyanskaya博士等人利用机器学习分析了癌症和正常细胞中数千种蛋白质的大量数据库，对数百万种可能的蛋白质组合进行了梳理，形成了一个组合目录，这些组合可以仅用于精确定位癌细胞，而不涉及正常细胞。
另一篇发表于年11月27日的《Science》，展示了如何利用这些计算得出的蛋白质数据来驱动有效和高度选择性的癌症细胞疗法的设计。
“我们希望提高治疗癌细胞所需的细微差别和复杂性，”Lim说。
在过去的十年中，嵌合抗原受体（CAR）T细胞作为一种治疗癌症的有效方法一直备受