新的计算管道革命性地改变了个性化癌症疫苗的设计

Ludwig癌症研究所的科学家开发了一种完整的、从始至终的计算流程，该流程整合了肿瘤的多种分子和基因分析以及T细胞的特定分子靶点，并利用人工智能算法将其输出用于设计针对患者的个性化癌症疫苗。

该计算套件NeoDisc的设计、验证和比较评估详情刊登在当前期的期刊中。自然生物学技术杂志由洛桑分院的Ludwig癌症研究所Florian Huber和Michal Bassani-Sternberg领导的一篇出版物中。

NeoDisc提供了对肿瘤免疫生物学的独特见解，以及它们如何逃避免疫系统细胞毒性T细胞靶向的机制。这些见解对于设计个性化免疫疗法至关重要，而位于洛桑中心的NeoDisc的核心分析和计算管道已经用于进行个性化的癌症疫苗和过继性细胞疗法的临床试验。

米夏尔·巴斯纳-斯特恩伯格，洛桑分部，癌症研究路德维希研究所

许多癌症类型携带着多种随机突变，这些突变本应使它们更容易被免疫系统识别。这些突变会产生异常蛋白质，细胞（甚至是癌变的细胞）会被编程将这些蛋白质切割成短片段——称为肽——并“呈递”出来。抗原邀请巡逻T细胞的攻击。

这些“新抗原”的巨大多样性是患者对免疫疗法反应各异的原因之一。另一方面，新抗原可以被利用来开发针对每位患者肿瘤的独特靶标的疫苗和其他类型的免疫疗法。这一类的个性化治疗目前正由世界各地的研究人员进行开发。

这样的努力在技术上具有挑战性，因为并非所有新抗原都能被特定患者的T细胞识别，并且即使许多能够被识别的新抗原也无法引发足够强烈的T细胞攻击。因此，设计个性化疫苗和细胞疗法的一种方法是识别最有可能引发强烈T细胞攻击的新抗原。

这需要对生成潜在新抗原的突变进行复杂的、大规模的分析，以及将这些新抗原呈递给T细胞的分子支架（称为HLA分子）和能够被T细胞受体识别的分子特征。巴斯尼-斯特恩伯格是这一领域的先驱之一，该领域是一种被称为“免疫肽组学”的高科技结合，涉及大规模生化和计算分析。

个性化免疫疗法的设计也受益于对肿瘤和代表患者健康基因组的血液细胞进行基因组分析，大规模的基因表达分析（称为“转录组学”）以及使用质谱技术对所谓的免疫肽组进行敏感性分析。然而至今为止，这些强大的技术从未被整合到单一的计算流程中以预测哪些新抗原应被用于患者的疫苗接种或其他个性化免疫疗法中。

除此之外，新生抗原并非免疫治疗靶点中唯一的抗原类型。癌细胞还会错误地将通常不编码蛋白质的非编码 DNA 片段、仅在发育过程中表达的基因、其他异常表达的基因产物以及病毒诱发肿瘤中的病毒抗原以蛋白质的形式表达出来——所有这些都可能引发免疫系统的攻击。

"NeoDisc可以检测所有这些独特的肿瘤特异性抗原以及新抗原，应用机器学习和基于规则的算法来优先考虑那些最有可能引发T细胞反应的抗原，然后利用这些信息为相关患者设计个性化的癌症疫苗，"霍伯尔说。

NeoDisc 还对其检测到的潜在抗原进行排名，并生成肿瘤内癌细胞异质性的可视化图。

值得注意的是，NeoDisc 还可以检测抗原呈递机制中的潜在缺陷，向疫苗设计师和临床医生发出警告，提醒他们肿瘤可能通过这一关键机制逃避免疫系统的攻击，从而削弱免疫系统的效果。的功效 免疫治疗巴萨尼-斯特恩伯格说：“这有助于他们挑选可能从个性化免疫治疗中受益的患者进行临床研究，这一能力对于优化患者护理也极为重要。”

研究人员在其研究中还表明，NeoDisc提供的有效癌症抗原选择比目前用于此目的的其他计算工具更准确，这些抗原适用于疫苗和过继细胞疗法。

为了进一步提高NeoDisc的准确性，研究人员将继续向其输入来自各种肿瘤的数据，并将额外的机器学习算法整合到软件套件中，以推进其训练并提升其预测精度。