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Il nuovo studio può piombo alle immunoterapie più efficaci e più personali del cancro

Neoantigens, indicatori minuscoli che risultano dalle mutazioni del cancro, celle del flag come cancerogeno e potrebbero essere il tasto ad aprire una nuova generazione di immunoterapie.

L'ottimizzazione dei neoantigens “giusti„ - in un vaccino del cancro o in una terapia cellulare - ha la promessa eliminare il cancro di un paziente con gli effetti secondari minimi. Ma le centinaia di mutazioni possono esistere in un tumore e soltanto alcune possono provocare i neoantigens che possono avviare una risposta immunitaria contro cancro. La domanda è, quale?

Gli scienziati da un'iniziativa lanciata dall'istituto di Parker per immunoterapia del Cancro (PICI) e dall'istituto di ricerca sul cancro chiamato la selezione Alliance (TESLA) di Neoantigen del tumore hanno scoperto i parametri per predire meglio quali neoantigens possono stimolare un effetto di Cancro-uccisione.

TESLA riunisce una costellazione di 36 Biotech superiore, pharma, università e gruppi di ricerca senza scopo di lucro scientifici. I loro risultati sono stati pubblicati oggi online in cella ed hanno potuto generare una nuova generazione di immunoterapie più efficaci e più personali del cancro.

Con l'analisi di calcolo avanzata, l'alleanza ha scoperto cinque caratteristiche che hanno indicato forte quali indicatori del cancro erano più probabili da generare una risposta immunitaria. Sono rientrato in due categorie importanti: il modo il neoantigen è presentato sulla cellula tumorale e come il neoantigen è riconosciuto dal sistema immunitario.

Quando il modello dati che sottolinea queste cinque caratteristiche è stato messo alla prova contro un altro insieme dei campioni del cancro, ha predetto esattamente 75 per cento di efficaci obiettivi di neoantigen ed ha filtrato 98 per cento di quei inefficaci.

Il nostro scopo è che i dati redatti da TESLA si trasformano nello standard di riferimento quando sviluppa nuovo ad un trattamento basato neoantigen. Se ogni metodo, vecchio e nuovo, usasse i dati per valutare le loro previsioni, l'intero campo potrebbe collaborare molto più rapidamente e ripetere sui nuovi metodi.„

Daniel Wells, Ph.D., autore corrispondente di studio e scienziato principale di dati, istituto di Parker per immunoterapia del Cancro

Wells da TESLA guidato co con Nadine Defranoux, Ph.D., un autore co-senior sul documento.

Per produrre questo benchmark, ogni gruppo di TESLA ha presentato le sue previsioni di neoantigen di promessa per il melanoma e il non piccolo tessuto del cancro polmonare (NSCLC) delle cellule a scienza aperta Bionetworks prudente senza scopo di lucro. PICI poi inter-ha confrontato e convalidato quali previsioni erano corrette e riconoscibili da una cellula T.

Quando i cinque neo-hanno trovato le caratteristiche sono state riapplicate agli algoritmi dei gruppi di partecipazione, le previsioni misurabile migliori.

“Finora, la previsione di neoantigen è stata una scatola nera. Abbiamo avuti suggeriamo che funzionalità potrebbero essere importanti. Il modello dati da TESLA è il primo per identificare queste cinque funzionalità come significativo,„ ha detto l'esperto rinomato in neoantigen, l'autore co-senior sul documento e sul professor Robert D. Schreiber, il Ph.D., Direttore del Andrew M. e Jane M. Bursky Center per i programmi umani di immunoterapia & dell'immunologia alla scuola di medicina dell'università di Washington a St. Louis.

I risultati egualmente hanno dimostrato che non ci erano metodologie di due previsioni simili e la maggior parte erano significativamente differenti. La metodologia di nessun gruppo ha identificato ogni neoantigen, né una grande maggioranza di questi indicatori del cancro, indicante un'esigenza di uno sforzo scientifico armonizzato come TESLA.

Ulteriore studio è necessario in altri tipi del cancro, ma le scoperte sono un passo avanti significativo per la ricerca di neoantigen.

“Questa ricerca ha il potenziale di migliorare gli algoritmi matematici dei ricercatori e dei produttori di droga. Può dare la priorità agli antigeni molto probabilmente per essere presente sul cancro di ogni paziente e la più visibile al sistema immunitario mentre deprioritizing quei che non siano. Quello significa migliora i trattamenti individualizzati per i pazienti,„ ha detto Lisa Butterfield, il Ph.D., vice presidente di ricerca e sviluppo a PICI. “Siamo eccitati per vedere dove il campo cattura questi risultati.„

Il gruppo di dati completo di TESLA, il più grande del suo genere, è liberamente disponibile alla comunità di ricerca. La speranza è che può piombo allo sviluppo personale accelerato di terapia e perfino all'efficacia migliore per i malati di cancro universalmente.

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.