Secretele celulelor T eficiente împotriva cancerului: noi speranțe în imunoterapie cu Tres

În imunoterapia cancerului, deși activarea sistemului imunitar pentru recunoașterea și atacarea tumorii a adus progrese importante, multe celule T care răspund țintelor tumorale supraviețuiesc greu în micromediul tumoral care suprimă sistemul imunitar.

Un obiectiv central este înțelegerea structurii moleculare a celulelor T cu răspuns antitumoral eficient. Cercetătorii au dezvoltat o aplicație computațională nouă, modelul celulelor T reziliente la mediul tumoral (Tres= tumor resilient T cell).

Ce este modelul Tres?

Tres utilizează, din tumori solide provenite din țesuturi și organe, date transcriptomice unicelulare pentru a identifica, în fața semnalelor TGF-beta, TRAIL și PGE2, semnăturile celulelor T rezistente la semnalele imunosupresoare . Analizând seturi unicelulare, Tres poate anticipa eficacitatea clinică a celulelor T în terapia cu inhibitori ai punctelor de control și transferul celular adoptiv.

Tres poate fi folosit în 4 domenii:

1. Căutare (Search): Permite cercetătorilor să verifice dacă o genă este marker pozitiv, favorabil, sau negativ, inhibitor, în celulele T rezistente la mediul tumoral. Ajută la înțelegerea efectului genei asupra rezilienței. De exemplu, se poate verifica dacă celulele T sunt mai rezistente când o anumită genă este activă.

2. Predicție (Predict): Analizează expresia genică a celulelor T sau a probelor îmbogățite cu acestea pentru a le anticipa reziliența în tumorile solide. Prin introducerea informațiilor genetice, cercetătorii pot obține predicții despre comportamentul în micromediul tumoral.

3. Prioritizare (Prioritize): Ajută la prioritizarea markerilor genici importanți pentru celulele T reziliente, folosind seturi de gene introduse de cercetători. Permite identificarea genelor care merită studiate în continuare și urmărite ca posibile ținte terapeutice.

4. Evaluare (Evaluate): Testează dacă o semnătură genică introdusă poate anticipa eficacitatea clinică a celulelor T, mai ales în inhibarea punctelor de control și terapia celulară adoptivă. Este importantă pentru evaluarea probabilității răspunsului unor profiluri genetice și identificarea pacienților care pot răspunde mai bine.

Celulele T trebuie să traverseze mai întâi mediul ostil al tumorii pentru a ajunge la țintă. Multe nu supraviețuiesc în jurul celulelor canceroase. Noul instrument Tres ajută la identificarea biomarkerilor celulelor T care rezistă și pot continua distrugerea cancerului.

Tres: un nou instrument care anticipează reziliența celulelor T

Cercetătorii Center for Cancer Research (CCR), conduși de specialistul în știința datelor oncologice Peng Jiang, și-au publicat în mai 2022 cercetarea despre aplicația Tres, care analizează activitatea genelor pentru a determina reziliența celulelor T, în Nature Medicine .

Crearea modelului Tres și aplicațiile clinice

Pentru realizarea modelului, cercetătoarea postdoctorală Trang Vu și doctorandul invitat Yu Zhang, din laboratorul lui Jiang, au folosit transcriptomurile RNA unicelulare ale pacienților existenți. Au identificat celule T cu semnături genice care permit multiplicarea chiar într-un mediu tumoral puternic imunosupresor.

Aplicând modelul celulelor T din melanom, cancer mamar, pulmonar sau hematologic, Vu și Zhang au calculat scoruri de reziliență pentru anticiparea supraviețuirii în tumoră. Pacienții cu cele mai rezistente celule aveau probabilitate mai mare de răspuns la imunoterapie, iar scorurile anticipau corect rezultatele diferitelor imunoterapii.

Gena FIBP și îmbunătățirea funcției celulelor T

Jiang a descoperit și că Tres poate identifica noi regulatori ai celulelor T și ținte pentru îmbunătățirea funcției lor. Ca demonstrație de principiu, echipa a asociat activitatea genei FIBP cu reziliența, iar dezactivarea ei a crescut capacitatea celulelor T de a distruge cancerul în culturi celulare și la șoareci. Rezultatul sugerează că FIBP ar putea fi o țintă medicamentoasă importantă .

Accesul public la Tres

Tres este disponibil gratuit cercetătorilor online . Jiang spune că poate fi folosit pentru descoperirea unor biomarkeri noi și speră să ofere informații utile pentru îmbunătățirea imunoterapiilor actuale și dezvoltarea altor opțiuni.