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O estudo novo pode conduzir a umas imunoterapias mais eficazes, mais personalizadas do cancro

Neoantigens, marcadores minúsculos que elevaram das mutações do cancro, pilhas da bandeira como cancerígeno e poderiam ser a chave a destravar uma nova geração de imunoterapias.

Visar os neoantigens “direitos” - em uma vacina do cancro ou em uma terapia de pilha - tem a promessa de eliminar o cancro de um paciente com efeitos secundários mínimos. Mas as centenas de mutações podem existir em um tumor, e somente algumas podem causar os neoantigens que podem provocar uma resposta imune contra o cancro. A pergunta é, qual?

Os cientistas de uma iniciativa lançada pelo instituto de Parker para a imunoterapia do cancro (PICI) e pelo instituto de investigação do cancro chamado a selecção Alliance de Neoantigen do tumor (TESLA) descobriram parâmetros para prever melhor que neoantigens podem estimular um efeito da cancro-matança.

TESLA reune uma constelação de 36 Biotech superior, pharma, universidade e equipas de investigação não lucrativas científicas. Seus resultados foram publicados hoje em linha na pilha e podiam desovar uma nova geração de umas imunoterapias mais eficazes, mais personalizadas do cancro.

Com análise computacional avançada, a aliança descobriu cinco características que indicaram fortemente que marcadores do cancro eram mais provável gerar uma resposta imune. Caíram em duas categorias principais: a maneira o neoantigen é apresentada na célula cancerosa e como o neoantigen é reconhecido pelo sistema imunitário.

Quando o modelo de dados que sublinha estas cinco características foi posto ao teste contra um outro grupo de amostras do cancro, previu exactamente 75 por cento de alvos eficazes do neoantigen e filtrou para fora 98 por cento dos ineficazes.

Nosso alvo é que os dados produzidos de TESLA se transformam o padrão de referência ao desenvolver um tratamento neoantigen-baseado novo. Se cada método, velho e novo, usou os dados para avaliar suas previsões, o campo inteiro poderia colaborar muito mais rapidamente e iterar em métodos novos.”

Daniel Wells, Ph.D., autor correspondente do estudo e cientista principal dos dados, instituto de Parker para a imunoterapia do cancro

Wells co-conduziu TESLA com Nadine Defranoux, Ph.D., um autor co-superior no papel.

Para produzir esta marca de nível, cada equipe de TESLA submeteu suas previsões mais prometedoras do neoantigen para a melanoma e o tecido não-pequeno do câncer pulmonar (NSCLC) da pilha à ciência aberta Bionetworks prudente não lucrativo. PICI então cruz-comparou e validou que previsões eram correctas e reconhecíveis por um t-cell.

Quando os cinco novo-encontraram as características foram reaplicadas aos algoritmos de equipes de participação, as previsões melhoradas mensuràvel.

“Até aqui, a previsão do neoantigen foi uma caixa negra. Nós tivemos sugestões em que características puderam ser importantes. O modelo de dados fora de TESLA é o primeiro para identificar estas cinco características como significativo,” disse o perito ilustre do neoantigen, o autor co-superior no papel e no professor Robert D. Schreiber, o Ph.D., o director do Andrew M. e a Jane M. Bursky Centro para programas humanos da imunologia & da imunoterapia na Faculdade de Medicina da universidade de Washington em St Louis.

Os resultados igualmente demonstraram que nenhuma metodologia de duas previsões era semelhante, e a maioria eram significativamente diferentes. A metodologia de nenhuma equipe identificou cada neoantigen, nem uma grande maioria destes marcadores do cancro, indicando uma necessidade para um esforço científico harmonizado como TESLA.

Um estudo mais adicional é necessário em outros tipos do cancro, mas as descobertas são uma etapa significativa para a frente para a pesquisa do neoantigen.

“Esta pesquisa tem o potencial melhorar os algoritmos matemáticos das farmacêuticas e dos pesquisadores. Pode dar a prioridade a antígenos muito provavelmente esta presente no cancro de cada paciente e o mais visível ao sistema imunitário ao deprioritizing esses que não são. Isso significa melhora tratamentos particularizados para pacientes,” disse Lisa Butterfield, Ph.D., vice-presidente da investigação e desenvolvimento em PICI. “Nós somos entusiasmado ver aonde o campo toma estes resultados.”

O conjunto de dados completo de TESLA, o maior de seu tipo, está disponível livremente à comunidade de pesquisa. A esperança é que pode conduzir à revelação personalizada acelerada da terapia e mesmo à eficácia melhorada para pacientes que sofre de cancro no mundo inteiro.

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.