メラノーマに対する免疫チェックポイント阻害剤療法の新しい予測因子が研究で明らかに



免疫チェックポイント阻害剤 (ICI) 療法は、最も致命的な皮膚がんであるメラノーマの治療法の一種であり、免疫系ががん細胞を殺すのを防ぐ腫瘍または免疫細胞上のタンパク質をブロックします。 この治療法は、進行期のメラノーマ患者である程度の臨床的成功を示していますが、その有効性は、治療に対する患者の反応の信頼できる予測因子に依存します。 現在、FDA が承認した ICI メラノーマ治療の唯一のバイオマーカーは腫瘍変異負荷アッセイですが、それを ICI に結び付けるメカニズムは不明のままです。 しかし、新しい研究は現在、高度なコンピューター技術を使用して治療反応を予測する、信頼性の高い新規バイオマーカーの証拠を提供しています。

Nature Communications に掲載された論文で、Wistar’s Ellen and Ronald Caplan Cancer Center の Molecular & Cellular Oncogenesis Program の助教授である Noam Auslander 博士と、Auslander 研究室の大学院生である Andrew Patterson は、ICI の新しい予測因子を特定説(推定)しています。メラノーマの治療。 特に、白血球および T 細胞増殖調節のプロセスにおける変異は、メラノーマ患者の複数の異なるデータセットにわたる ICI 治療反応の信頼性が高く安定した予測を行うバイオマーカーとしての可能性を示しています。

この研究の目的は、免疫療法の応答に対する、より優れた、より生物学的に解釈可能なゲノム予測因子を特定説(推定)することです。 ICI療法に反応する可能性が高い患者を選択し、反応を高めてその数を増やすのに役立つ要因を理解するには、より優れたバイオマーカーが必要です.」


Noam Auslander, Ph.D.、Wistar’s Ellen and Ronald Caplan Cancer Center の Molecular & Cellular Oncogenesis Program 助教

研究者は、機械学習と公開されている匿名化された臨床データを使用して、メラノーマ患者の一部が ICI 療法に反応し、他の患者は反応しなかった理由を調査しました。 論文の筆頭著者である Patterson 氏は、彼らの研究プロセスには、患者が ICI 療法に反応するかどうかを予測するためにデータセットで機械学習モデルをトレーニングし、その後、モデルがこの治療に対する反応または耐性を複数回にわたり継続的に予測できることを確認することが含まれていたと詳述しています。他のデータセット。

チームは、白血球と T 細胞の増殖調節プロセスに、ICI 治療の反応と耐性に寄与するいくつかの変異遺伝子があることを発見しました。 この知識は、メラノーマ患者の反応を高めたり抵抗を軽減したりするための標的を特定説(推定)するために使用できます。

「患者が現在の臨床標準法よりもICI療法に反応するかどうかをより正確に予測でき、ICI療法の反応と耐性の背後にあるメカニズムをさらに理解するのに役立つ可能性のある生物学的情報を抽出できました.」 パターソンは説明します。

科学者たちは、予測の精度を高め、ICI 療法に対する患者の抵抗性または反応性を支える生物学的メカニズムをさらに理解し、論文で区別されたプロセスが他のがんタイプの ICI 治療反応の予測因子としても役立つかどうかを判断することを目標に、この研究を継続する予定です。 .

ソース:

ジャーナルの参照:

Patterson, A & Auslander, N., (2022) 変異プロセスは、転移性黒色腫における免疫チェックポイント阻害剤療法の利点を予測します。 ネイチャー・コミュニケーションズ。 doi.org/10.1038/s41467-022-32838-4.



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