Глобальная инициатива определяет ключи, которые могут открыть более индивидуализированные методы лечения рака | Советы девушкам

Неоантигены, крошечные маркеры, возникающие в результате раковых мутаций, отмечают клетки как злокачественные и могут стать ключом к открытию нового поколения иммунотерапевтических средств. Нацеливание на «правильные» неоантигены – в вакцине против рака или клеточной терапии – обещает устранить рак пациента с минимальными побочными эффектами. Но в опухоли могут существовать сотни мутаций, и только некоторые из них могут вызвать появление неоантигенов, которые могут вызвать иммунный ответ против рака. Вопрос в том, какие?

Ученые из инициативы, запущенной Институтом иммунотерапии рака (PICI) и Исследовательским институтом рака под названием Tumor Neoantigen Selection Alliance (TESLA), обнаружили параметры, позволяющие лучше предсказать, какие неоантигены могут стимулировать эффект уничтожения рака. TESLA объединяет 36 ведущих исследовательских групп в области биотехнологий, фармацевтики, университетов и научных некоммерческих организаций. Их результаты были опубликованы в Интернете сегодня в Cell и могут породить новое поколение более эффективных, индивидуализированных иммунотерапевтических методов лечения рака.

Посредством расширенного компьютерного анализа альянс обнаружил пять характеристик, которые четко указывают, какие маркеры рака с наибольшей вероятностью вызывают иммунный ответ. Они разделились на две основные категории: способ представления неоантигена в раковой клетке и способ распознавания неоантигена иммунной системой.

Когда модель данных, подчеркивающая эти пять характеристик, была проверена на другом наборе образцов рака, она точно предсказала 75 процентов эффективных мишеней неоантигенов и отфильтровала 98 процентов неэффективных.

«Наша цель состоит в том, чтобы данные, полученные с помощью TESLA, стали эталоном при разработке нового лечения на основе неоантигенов», – сказал Дэниел Уэллс, доктор философии, главный специалист по анализу данных в PICI и автор исследования. «Если бы каждый метод, старый и новый, использовал данные для сравнения своих прогнозов, все поле могло бы сотрудничать и повторять новые методы намного быстрее».

Уэллс был одним из руководителей TESLA с Надин Дефрану, доктором философии, соавтором статьи.

Играть

00:00
02:18
Без звука

Настройки
PIP
Войти в полноэкранный режим
Играть
Инициатива, возглавляемая Институтом иммунотерапии рака и Научно-исследовательским институтом рака Паркера, обнаруживает ключи, которые могли бы открыть ключи, которые могли бы открыть более индивидуализированные методы лечения для уничтожения рака Кредит: Институт иммунотерапии рака Паркера
Для создания этого эталонного теста каждая команда TESLA представила свои наиболее многообещающие прогнозы по неоантигенам для ткани меланомы и немелкоклеточного рака легких (НМРЛ) открытой научной некоммерческой организации Sage Bionetworks. Затем PICI сравнил и подтвердил, какие прогнозы были правильными и распознаваемыми Т-клеткой.

Когда пять вновь обнаруженных характеристик были повторно применены к алгоритмам участвующих команд, прогнозы заметно улучшились.

«До сих пор прогнозирование неоантигенов было черным ящиком. У нас были намеки на то, какие функции могут быть важными. Модель данных TESLA является первой, которая идентифицирует эти пять функций как значимые», – сказал известный эксперт по неоантигенам, соавтор исследования. докладчик и профессор Роберт Д. Шрайбер, доктор философии, директор Центра иммунологии человека и иммунотерапии Эндрю М. и Джейн М. Бурски при Медицинской школе Вашингтонского университета в Сент-Луисе.

Результаты также показали, что нет двух одинаковых методологий прогнозирования, а большинство из них существенно различаются. Ни одна из методик команды не идентифицировала каждый неоантиген или подавляющее большинство этих маркеров рака, что указывает на необходимость согласованных научных усилий, таких как TESLA.

Необходимы дальнейшие исследования в отношении других типов рака, но эти открытия являются значительным шагом вперед в исследованиях неоантигенов .

«Это исследование может улучшить математические алгоритмы производителей лекарств и исследователей. Оно может определять приоритеты антигенов, которые, скорее всего, присутствуют в раке каждого пациента и наиболее заметны для иммунной системы, при этом снижая приоритетность тех, которых нет. Это означает лучшую индивидуализацию лечения пациентов “, – сказала Лиза Баттерфилд, доктор философии, вице-президент по исследованиям и разработкам PICI. «Мы взволнованы, чтобы увидеть, в каком направлении можно найти эти результаты».

Полный набор данных TESLA, самый большой в своем роде, доступен исследовательскому сообществу бесплатно. Есть надежда, что это может привести к ускоренному развитию персонализированной терапии и даже повышению эффективности для онкологических больных во всем мире.

Leave comment

Your email address will not be published. Required fields are marked with *.

шестнадцать − шестнадцать =