以嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法为代表的免疫细胞治疗已成为一种革命性的癌症治疗方法。近几年来，CAR-T疗法在临床应用，尤其是在血液瘤的治疗中，取得了显著成效，多款细胞药物已经上市。然而，作为一种人工设计的合成抗原受体，CAR缺乏自然进化赋予的精细调节和优化，导致CAR-T疗法仍然面临若干挑战。这些挑战包括CAR-T细胞在体内的持续时间有限、抗原敏感性相对较低，以及在治疗实体瘤时容易出现功能耗竭。

随着人工智能技术的飞速发展，特别是大型语言模型和机器学习算法的突破，为解决CAR-T疗法面临的问题带来了新的可能性。我们将探讨如何利用人工智能技术来优化CAR-T设计，以提升其治疗效果和适用范围。同时，我们也将讨论在应用人工智能技术于免疫细胞治疗设计过程中可能遇到的挑战，以及如何克服这些障碍，推动CAR-T疗法在更广泛的疾病类型中的应用。