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La nueva iniciativa determina inmunidad antitumores efectiva subyacente de los parámetros dominantes

Neoantigens, marcadores minúsculos que se presentan de las mutaciones del cáncer, células de la bandera como cacerígeno y podrían ser la llave a abrir una nueva generación de inmunoterapias. El alcance de los neoantigens “correctos” - en una vacuna del cáncer o una terapia celular - tiene la promesa de eliminar el cáncer de un paciente con efectos secundarios mínimos. Pero los centenares de mutaciones pueden existir en un tumor, y solamente algunos pueden dar lugar a los neoantigens que pueden accionar una inmunorespuesta contra cáncer. ¿La pregunta es, cuáles?

Los científicos de una iniciativa puesta en marcha por el instituto de Parker para la inmunoterapia del cáncer (PICI) y el instituto de investigación de cáncer llamado la selección Alliance (TESLA) de Neoantigen del tumor han descubierto parámetros para predecir mejor qué neoantigens pueden estimular un efecto de la cáncer-matanza. TESLA reúne una constelación de 36 Biotech superior, pharma, universidad y equipos de investigación no lucrativos científicos. Sus conclusión fueron publicadas hoy en línea en célula y podían spawn/generar una nueva generación de inmunoterapias más efectivas, personalizadas del cáncer.

Con análisis de cómputo avanzado, la alianza descubrió cinco características que indicaron fuertemente qué marcadores del cáncer eran más probable generar una inmunorespuesta. Entraron en dos categorías importantes: la manera el neoantigen se presenta en la célula cancerosa y cómo el neoantigen es reconocido por el sistema inmune.

Cuando el modelo de datos que acentuaba estas cinco características fue puesto a la prueba contra otro equipo de muestras del cáncer, predijo exacto el 75 por ciento de objetivos efectivos del neoantigen y filtró fuera el 98 por ciento los ineficaces.

Nuestro objetivo es que los datos presentados de TESLA se convierten en el patrón de referencia al desarrollar un nuevo tratamiento neoantigen-basado. Si cada método, viejo y nuevo, utilizara los datos para evaluar sus predicciones, el campo entero podría colaborar e iterar en nuevos métodos mucho más rápidamente.”

Daniel Wells, Ph.D., científico principal de los datos en PICI y el autor correspondiente del estudio

Wells co-llevó TESLA con Nadine Defranoux, Ph.D., autor co-mayor en el papel.

Para producir esta prueba patrón, cada personas de TESLA sometieron sus predicciones más prometedoras del neoantigen para el melanoma y el no-pequeño tejido del cáncer de pulmón (NSCLC) de la célula a la ciencia abierta Bionetworks sabio no lucrativo. PICI después cruz-comparó y validó qué predicciones eran correctas y reconocibles por un linfocito T.

Cuando los cinco nuevo-encontraron las características fueron reaplicadas a los algoritmos de las personas participantes, las predicciones mensurable perfeccionadas.

“Hasta ahora, la predicción del neoantigen ha sido una caja negra. Teníamos indirectas en qué características pudieron ser importantes. El modelo de datos fuera de TESLA es el primer para determinar estas cinco características como importante,” dijo el experto renombrado del neoantigen, el autor co-mayor en el papel y el profesor Roberto D. Schreiber, el Ph.D., el director del Andrew M. y a Jane M. Bursky Center para los programas humanos de la inmunología y de la inmunoterapia en la Facultad de Medicina de la universidad de Washington en St. Louis.

Las conclusión también demostraron que no hay metodologías de dos predicciones semejantes, y la mayoría eran importante diferentes. La metodología de ningunas personas determinó cada neoantigen, ni a una gran mayoría de estos marcadores del cáncer, indicando una necesidad de un esfuerzo científico armonizado como TESLA.

El estudio adicional se necesita en otros tipos del cáncer, pero los descubrimientos son un paso importante adelante para la investigación del neoantigen.

“Esta investigación tiene el potencial de perfeccionar los algoritmos matemáticos de los fabricantes de drogas y de los investigadores. Puede dar prioridad a los antígenos muy probablemente para ser presente en el cáncer de cada paciente y la más visible al sistema inmune mientras que deprioritizing los que no son. Eso significa mejora los tratamientos individualizados para los pacientes,” dijo a Lisa Butterfield, Ph.D., vicepresidente de la investigación y desarrollo en PICI. “Nos excitan para ver adonde el campo toma estas conclusión.”

El grupo de datos completo de TESLA, el más grande de su clase, está disponible libremente para la comunidad de investigación. La esperanza es que puede llevar al revelado personalizado acelerado de la terapia e incluso a la eficacia perfeccionada para los enfermos de cáncer por todo el mundo.

Source:
Journal reference:

Wells, D.K., et al. (2020) Key Parameters of Tumor Epitope Immunogenicity Revealed Through a Consortium Approach Improve Neoantigen Prediction. Cell. doi.org/10.1016/j.cell.2020.09.015.