科学家可以预测哪些癌症标记可能引发免疫反应吗?

北卡罗来纳州大学的科学家Lineberger综合癌症中心的设计和验证预测的模型可能会使一个有效的癌症患者的肿瘤疫苗。这一发现可能有助于克服一个个性化的癌症疫苗发展的重大障碍。

在《华尔街日报》发表的一项研究癌症免疫学研究UNC Lineberger科学家报道,发现的方法预测肿瘤细胞产生的异常蛋白质是否会引发一个免疫反应。这是很重要的,因为并不是所有的所谓“neo-antigens”创造的癌症细胞将引发人体免疫系统对抗癌症。

”,而治疗性肿瘤疫苗领域的迅速发展,一个主要挑战是确定目标将提供最好的抗癌效果,“UNC Lineberger的本杰明·文森特说,医学博士,北卡罗来纳大学医学院助理教授的血液学/肿瘤学和该研究的通讯作者。“这项研究提供了一种新的方法来解决这一挑战:预测肿瘤疫苗的有效性目标之前治疗病人和允许一组优化的健壮的疫苗治疗目标。”

工作努力的一部分研究人员研究他们是否能扫描癌细胞的基因组发现线索的存在违规cancer-irregular产生的蛋白质称为neo-antigens,或新的抗原,可能出现在癌症细胞的表面。然后,基于这些发现,他们想要使用这些neo-antigens引发癌症的免疫反应,但不反对正常,健康细胞。

“癌症疫苗研究的障碍之一是,你可以疫苗目标不能够产生良好的回应,”史密斯表示,博士,一个医学博士/博士学位。北卡罗来纳大学医学院的学生。“为了解决这个问题,我们设计并验证了一种新的机器学习算法为一个特定的能力,预测肿瘤特异性抗原产生免疫反应。”

已经存在的方法能够预测潜在neo-antigen表达和演示的肿瘤,但史密斯表示,他们告诉“只是故事的一半。”While existing methods focus on how well a particular abnormal癌症标记可能被打包和肿瘤细胞表面,史密斯说他们的方法进一步观察免疫细胞可能认识到标志和回应。

“当前排名方法的疗效neo-antigens依赖预测,neo-antigen如何将在身体,”文森特说。“这种方法的问题在于,它没有占neo-antigen可以激活免疫系统。因此,我们的算法可以进一步提高预测的准确性neo-antigens能产生强大的免疫反应的。”

在他们的方法中,研究人员利用实验室模型分析了数百种不同的预测neo-antigens免疫反应。然后他们用机器学习分析数据收集抗原最好产生免疫反应。

“本质上,我们设计一个软件产品,可以直接预测一个特定目标免疫原性,这是真正需要的,”史密斯说。

---

---