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全球倡议ID密钥可以解锁更好的个性化癌症治疗方法

旧金山-新抗原是癌症突变产生的微小标志物,将细胞标记为癌性细胞,并且可能是解锁新一代免疫疗法的关键。针对癌症疫苗或细胞疗法中的“正确”新抗原,有望以最小的副作用消除患者的癌症。但是肿瘤中可能存在数百种突变,只有少数突变会引起新抗原,这些新抗原可以引发针对癌症的免疫反应。问题是,哪个?

由帕克癌症免疫疗法研究所(PICI)和癌症研究所发起的名为肿瘤新抗原选择联盟(TESLA)的科学家们发现了可以更好地预测哪些新抗原可以刺激癌症杀灭作用的参数。TESLA汇聚了36个顶尖的生物技术,制药,大学和非营利性科研团队。他们的发现今天在线发表在《细胞》杂志上,可能催生新一代更有效,更个性化的癌症免疫疗法。

通过先进的计算分析,该联盟发现了五个特征,这些特征有力地表明了哪些癌症标记最有可能产生免疫反应。它们分为两大类:新抗原在癌细胞上的呈递方式以及免疫系统如何识别新抗原。

当将强调这五个特征的数据模型与另一组癌症样品进行测试时,它可以准确预测75%的有效新抗原靶标,并过滤掉98%的无效靶标。

PICI首席数据科学家,该研究的通讯作者丹尼尔·威尔斯博士说:“我们的目标是,在开发基于新抗原的新疗法时,TESLA产生的数据成为参考标准。”“如果每种新旧方法都使用数据作为基准来预测他们的预测,那么整个领域将能够更快地协作和迭代新方法。”

威尔斯与论文的共同资深作者纳丁·德夫兰努克斯(Nadine Defranoux)共同领导了TESLA。

为了达到这个基准,每个TESLA团队都向开放科学非营利组织Sage Bionetworks提交了有关黑素瘤和非小细胞肺癌(NSCLC)组织的最有希望的新抗原预测。然后,PICI进行了交叉比较并验证了哪些预测是正确的,并且可以被T细胞识别。

当五个新发现的特征被重新应用到参与团队的算法中时,这些预测得到了明显改善。

“迄今为止,新抗原预测一直是一个黑匣子。我们暗示了哪些特征可能很重要。TESLA的数据模型是第一个将这五个特征识别为重要特征的模型,”著名的新抗原专家,共同资深作者说。该论文和教授Robert D. Schreiber博士,位于圣路易斯华盛顿大学医学院的Andrew M.和Jane M. Bursky人体免疫学和免疫疗法计划中心主任。

研究结果还表明,没有两种预测方法是相同的,而且大多数方法都存在显着差异。没有团队的方法能够识别出每种新抗原,也没有大多数癌症标记物,这表明需要像TESLA这样的协调科学努力。

其他癌症类型还需要进一步研究,但这一发现是新抗原研究迈出的重要一步。

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