{
    "content_title": "การผลิตทีเซลล์จำเพาะต่อแอนติเจนของมะเร็งเต้านมเพื่อภูมิคุ้มกันบำบัดในผู้ป่วยจริง",
    "coverImage": "https:\/\/r4u.nrct.go.th\/api\/public\/file_upload\/ai_images\/17280.jpg",
    "aiAnalyze": "<h3>บทวิเคราะห์งานวิจัย<\/h3><p>งานวิจัยนี้มุ่งพัฒนาภูมิคุ้มกันบำบัดสำหรับมะเร็งเต้านมโดยใช้เซลล์ T ที่ปรับแต่งทางพันธุกรรมสองประเภทหลัก คือ anti-MUC1 CAR T cells และ autologous neoantigen-specific T cells การใช้ CAR T cells โดยเฉพาะ anti-MUC1 CAR T cells ถือเป็นแนวทางที่มีศักยภาพสูง เนื่องจาก MUC1 เป็นโปรตีนที่แสดงออกมากในเซลล์มะเร็งเต้านม ทำให้ CAR T cells สามารถจดจำและทำลายเซลล์มะเร็งได้อย่างเฉพาะเจาะจง การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของ anti-MUC1 CAR T cells สามรุ่น (2nd และ 4th generation) แสดงให้เห็นถึงการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีนี้ โดยรุ่นที่ 4 แสดงประสิทธิภาพที่ดีที่สุดในการทำลายเซลล์มะเร็งทั้งแบบ 2D และ spheroid culture การทดสอบในสัตว์ทดลองต่อไปจะเป็นการยืนยันประสิทธิภาพก่อนนำไปใช้ในมนุษย์<\/p><p>นอกจากนี้ งานวิจัยยังพัฒนา autologous neoantigen-specific T cells ซึ่งมีความเฉพาะเจาะจงต่อแอนติเจนเฉพาะบุคคล วิธีนี้ใช้ข้อมูลทางพันธุกรรมของผู้ป่วย (WGS\/WTS และ HLA) เพื่อระบุ neoantigen ที่เป็นเอกลักษณ์ของเซลล์มะเร็งของผู้ป่วยแต่ละราย จากนั้นจึงใช้ neoantigen เหล่านี้ในการกระตุ้นเซลล์ T ให้ทำลายเซลล์มะเร็งได้อย่างมีประสิทธิภาพ การใช้ 3D-PDOs ในการทดสอบประสิทธิภาพนั้นเป็นการจำลองสภาพแวดล้อมของเซลล์มะเร็งในร่างกายจริงมากขึ้น ทำให้ผลการทดลองมีความน่าเชื่อถือสูง การพัฒนา pVAC-Seq pipeline ทำให้สามารถระบุ neoantigen ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำภายใน 1-2 สัปดาห์หลังการผ่าตัด ซึ่งจะช่วยลดระยะเวลาในการรักษาและเพิ่มโอกาสในการรักษาผู้ป่วยได้ทันท่วงที<\/p><p>จุดแข็งของงานวิจัยนี้คือการผสมผสานเทคนิค CAR T cells และ autologous neoantigen-specific T cells เข้าด้วยกัน ซึ่งช่วยเพิ่มความครอบคลุมในการรักษาผู้ป่วยมะเร็งเต้านม ทั้งสองวิธีนี้สามารถเสริมประสิทธิภาพซึ่งกันและกัน CAR T cells สามารถกำจัดเซลล์มะเร็งส่วนใหญ่ที่แสดง MUC1 ในขณะที่ autologous neoantigen-specific T cells สามารถกำจัดเซลล์มะเร็งที่หลบหลีกการโจมตีของ CAR T cells ได้ ความสำเร็จในการพัฒนา pVAC-Seq pipeline ที่มีความแม่นยำสูงและรวดเร็วถือเป็นอีกหนึ่งผลงานสำคัญที่ช่วยให้การรักษาด้วย autologous neoantigen-specific T cells เป็นไปได้จริงในทางปฏิบัติ อย่างไรก็ตาม งานวิจัยยังอยู่ในระยะการทดสอบในสัตว์ทดลอง การทดลองทางคลินิกในมนุษย์จำเป็นต้องดำเนินการต่อไปเพื่อประเมินประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และผลข้างเคียงอย่างละเอียดถี่ถ้วน การวิเคราะห์ผลข้างเคียงที่อาจเกิดขึ้น เช่น cytokine release syndrome หรือ neurotoxicity ก็เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องติดตามอย่างใกล้ชิด รวมถึงการศึกษาหาปัจจัยที่สามารถทำนายการตอบสนองต่อการรักษาได้ล่วงหน้า เพื่อให้สามารถเลือกผู้ป่วยที่เหมาะสมกับการรักษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ<\/p><h3>งานวิจัยนี้เหมาะกับอุตสาหกรรมใด<\/h3><p>งานวิจัยนี้เหมาะกับ<strong>อุตสาหกรรมยาและชีวเภสัชภัณฑ์<\/strong>เป็นอย่างยิ่ง เนื่องจากงานวิจัยนี้มุ่งพัฒนาเทคโนโลยีการรักษาแบบใหม่ด้วยภูมิคุ้มกันบำบัดสำหรับมะเร็งเต้านม ซึ่งเป็นตลาดที่มีความต้องการสูงและมีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง ผลลัพธ์ของงานวิจัยนี้สามารถนำไปสู่การพัฒนาผลิตภัณฑ์ยาใหม่ เช่น เซลล์บำบัด หรือเปปไทด์วัคซีน สำหรับรักษาโรคมะเร็งเต้านม นอกจากนี้ ยังสามารถนำเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้น เช่น pVAC-Seq pipeline ไปประยุกต์ใช้ในการพัฒนาการรักษาโรคมะเร็งชนิดอื่นๆ ได้อีกด้วย บริษัทเภสัชกรรมขนาดใหญ่และบริษัทเทคโนโลยีชีวภาพที่สนใจในการพัฒนาและจำหน่ายผลิตภัณฑ์ยาใหม่ จึงควรให้ความสนใจกับงานวิจัยนี้เป็นอย่างมาก นอกจากนี้ อุตสาหกรรมเครื่องมือแพทย์ที่เกี่ยวข้องกับการเพาะเลี้ยงเซลล์และการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรม ก็สามารถนำผลงานวิจัยนี้ไปพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่เกี่ยวข้องได้เช่นกัน<\/p><h3>งานวิจัยนี้เหมาะกับอาชีพใด<\/h3><p>งานวิจัยนี้เหมาะกับผู้เชี่ยวชาญทางด้านต่างๆ ดังนี้ <strong>นักวิทยาศาสตร์ด้านชีววิทยาโมเลกุล นักวิจัยทางด้านภูมิคุ้มกันวิทยา <\/strong>นักวิทยาศาสตร์ด้านเซลล์ แพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านโรคมะเร็ง และวิศวกรชีวการแพทย์ นักวิทยาศาสตร์ด้านชีววิทยาโมเลกุลและนักวิจัยทางด้านภูมิคุ้มกันวิทยาจะสามารถนำความรู้ความสามารถไปพัฒนาต่อยอดงานวิจัย เช่น การปรับปรุงประสิทธิภาพของ CAR T cells และการวิเคราะห์กลไกการทำงานของ autologous neoantigen-specific T cells แพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านโรคมะเร็งสามารถนำผลงานวิจัยนี้ไปใช้ในการรักษาผู้ป่วยได้ และวิศวกรชีวการแพทย์สามารถช่วยในการพัฒนาเครื่องมือและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการผลิตและการใช้ CAR T cells และ autologous neoantigen-specific T cells อาชีพอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องเช่น นักวิทยาการข้อมูลและนักชีวสารสนเทศสามารถเข้ามามีบทบาทในการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมและการพัฒนา pVAC-Seq pipeline ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น<\/p>",
    "metaData": {
        "ProjectAbstractEN": "",
        "ProjectID": "172914",
        "Headname": "ศ.ดร. เพทาย เย็นจิตโสมนัส",
        "ProjectYearSubmit": "2565",
        "DepartmentTH": "มหาวิทยาลัยมหิดล",
        "oecd": "กลุ่มข้อมูลด้านวิทยาศาสตร์การแพทย์และสุขภาพ",
        "ProjectType": "แผนงาน หรือชุดโครงการ",
        "Projectstatus": "ปิดโครงการ",
        "tags": [
            "เซลล์ภูมิคุ้มกันบำบัด",
            "คาร์ทีเซลล์",
            "ทีเซลล์ที่จำเพาะต่อแอนติเจนใหม่"
        ],
        "ProjectObjective": "วัตถุประสงค์หลักเพื่อพัฒนาการผลิตและทดสอบประสิทธิภาพของ 4th generation anti-MUC1 CAR T cells และ autologous neoantigen-specific T cells ในการรักษาผู้ป่วยมะเร็งเต้านมวัตถุประสงค์รอง1) เพื่อผลิต 2nd และ 4th generation anti-MUC1 CAR T cells จาก PBMCs ของอาสาสมัครสุขภาพดี2) เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของ 2nd และ 4th generation anti-MUC1 CAR T cells ในการทำลายเซลล์มะเร็งเต้านมทั้ง in vitro และ in vivo3) เพื่อผลิต neoantigen peptides-specific T cells ของผู้ป่วยมะเร็งเต้านมเฉพาะบุคคลจาก PBMCs ของผู้ป่วย4) เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของ neoantigen neoantigen-specific T cells ในการกำจัดเซลล์มะเร็งของผู้ป่วยที่เพาะเลี้ยงแบบ 3D-CTOS"
    },
    "apa": "ศ.ดร. เพทาย เย็นจิตโสมนัส. (2565). การผลิตทีเซลล์จำเพาะต่อแอนติเจนของมะเร็งเต้านมเพื่อภูมิคุ้มกันบำบัดในผู้ป่วยจริง. มหาวิทยาลัยมหิดล. กรุงเทพมหานคร.",
    "chicago": "ศ.ดร. เพทาย เย็นจิตโสมนัส. 2565. \"การผลิตทีเซลล์จำเพาะต่อแอนติเจนของมะเร็งเต้านมเพื่อภูมิคุ้มกันบำบัดในผู้ป่วยจริง\". มหาวิทยาลัยมหิดล. กรุงเทพมหานคร.",
    "mla": "ศ.ดร. เพทาย เย็นจิตโสมนัส. \"การผลิตทีเซลล์จำเพาะต่อแอนติเจนของมะเร็งเต้านมเพื่อภูมิคุ้มกันบำบัดในผู้ป่วยจริง\". มหาวิทยาลัยมหิดล, 2565. กรุงเทพมหานคร.",
    "vancouver": "ศ.ดร. เพทาย เย็นจิตโสมนัส. การผลิตทีเซลล์จำเพาะต่อแอนติเจนของมะเร็งเต้านมเพื่อภูมิคุ้มกันบำบัดในผู้ป่วยจริง. มหาวิทยาลัยมหิดล; 2565. กรุงเทพมหานคร.",
    "license": [
        "Creative Commons Attribution",
        "https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/"
    ]
}