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L'étude neuve peut mener à des immunothérapies du cancer plus efficaces et plus personnalisées

Neoantigens, bornes minuscules qui résultent des mutations de cancer, cellules d'indicateur en tant que cancéreux et pourraient être la clavette à débloquer un rétablissement neuf des immunothérapies.

La désignation d'objectifs des « bons » neoantigens - dans un vaccin de cancer ou une thérapie cellulaire - a la promesse d'éliminer le cancer d'un patient avec des effets secondaires minimaux. Mais les centaines de mutations peuvent exister dans une tumeur, et seulement certains peuvent provoquer les neoantigens qui peuvent déclencher une réaction immunitaire contre le cancer. La question est, lesquels ?

Les scientifiques d'une initiative lancée par l'institut de Parker pour l'immunothérapie du cancer (PICI) et l'institut de cancérologie appelé l'Alliance de choix de Neoantigen de tumeur (TESLA) ont découvert des paramètres pour prévoir mieux quels neoantigens peuvent stimuler un effet de cancer-massacre.

TESLA rassemble une constellation de première biotechnologie 36, de pharma, d'université et d'équipes de recherche sans but lucratif scientifiques. Leurs découvertes étaient aujourd'hui en ligne publié en cellule et ont pu engendrer un rétablissement neuf des immunothérapies du cancer plus efficaces et plus personnalisées.

Par l'analyse de calcul avancée, l'alliance a découvert cinq caractéristiques qui ont fortement indiqué quelles bornes de cancer étaient le plus susceptibles de produire d'une réaction immunitaire. Elles ont entré dans deux catégories importantes : la voie le neoantigen est présentée sur la cellule cancéreuse et comment le neoantigen est identifié par le système immunitaire.

Quand le modèle de caractéristiques mettant l'accent sur ces cinq caractéristiques a été mis au test contre un autre ensemble d'échantillons de cancer, il a exactement prévu 75 pour cent d'objectifs efficaces de neoantigen et a filtré à l'extérieur 98 pour cent de les inutiles.

Notre objectif est que la caractéristique produite à partir de TESLA devient la norme en développant une demande de règlement basée sur neoantigen neuve. Si chaque méthode, vieux et neuf, employait les caractéristiques pour évaluer leurs prévisions, l'inducteur entier pourrait collaborer et réitérer sur des méthodes neuves beaucoup plus rapidement. »

Daniel Wells, Ph.D., auteur correspondant d'étude et scientifique principal de caractéristiques, institut de Parker pour l'immunothérapie du cancer

Wells TESLA dirigé par Co avec Nadine Defranoux, Ph.D., un auteur de Co-sénior sur le papier.

Pour produire ce benchmark, chaque équipe de TESLA a soumis ses prévisions de neoantigen plus prometteuses pour le mélanome et le non-petit tissu cancéreux de poumon de cellules (NSCLC) à la science ouverte Bionetworks sage sans but lucratif. PICI puis croix-comparé et validé quelles prévisions étaient correctes et reconnaissables par un lymphocyte T.

Quand les cinq neuf-ont trouvé des caractéristiques ont été réappliquées aux algorithmes d'équipes de participation, les prévisions mesurablement améliorées.

« Jusqu'ici, la prévision de neoantigen a été une boîte noire. Nous avons eu des signes à quelles caractéristiques pourraient être importantes. Le modèle de caractéristiques hors de TESLA est le premier pour recenser ces cinq caractéristiques comme significatif, » a dit l'expert en matière illustre de neoantigen, l'auteur de Co-sénior sur le papier et le professeur Robert D. Schreiber, le Ph.D., le directeur de l'Andrew M. et la Jane M. Bursky Center pour des programmes humains d'immunologie et d'immunothérapie à l'École de Médecine d'université de Washington à St Louis.

Les découvertes ont également expliqué qu'aucune méthodologie de deux prévisions n'était semblable, et les la plupart étaient sensiblement différentes. La méthodologie d'aucune équipe a recensé chaque neoantigen, ni une grande majorité de ces bornes de cancer, indiquant un besoin d'effort scientifique harmonisé comme TESLA.

Davantage d'étude est nécessitée dans d'autres types de cancer, mais les découvertes sont un pas important vers l'avant pour la recherche de neoantigen.

« Cette recherche a le potentiel d'améliorer les algorithmes mathématiques des sociétés pharmaceutiques et des chercheurs. Elle peut donner la priorité à des antigènes très probablement pour être présente sur le cancer de chaque patient et la plus visible au système immunitaire tout en deprioritizing ceux qui ne sont pas. Cela signifie améliorent des demandes de règlement personnalisées pour des patients, » a dit Lisa Butterfield, Ph.D., vice-président de recherche et développement à PICI. « Nous sommes excités pour voir où l'inducteur prend ces découvertes. »

Le plein ensemble de données de TESLA, le plus grand de son genre, est procurable librement à la communauté de la recherche. L'espoir est qu'il peut mener au développement personnalisé accéléré de traitement et même à l'efficacité améliorée pour des malades du cancer mondiaux.

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.