Los científicos de Johns Hopkins han utilizado una forma de inteligencia artificial para crear un mapa que compara los tipos de receptores celulares, las "antenas" químicas en la superficie de las células T del sistema inmunológico. Sus experimentos con células T humanas y de ratón cultivadas en laboratoriosugieren que las personas con cáncer que tienen una mayor variedad de tales receptores pueden responder mejor a los medicamentos de inmunoterapia y las vacunas.
Un informe sobre cómo los científicos crearon y probaron lo que ellos llaman "ImmunoMap" apareció el 20 de diciembre en Investigación en inmunología del cáncer .
"ImmunoMap brinda a los científicos una imagen de la amplia diversidad de las respuestas del sistema inmunológico a los antígenos celulares", dice Jonathan Schneck, MD, Ph.D., profesor de patología, medicina y oncología en la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins, ymiembro del Centro Oncológico Johns Hopkins Kimmel.
Los receptores de las células T reconocen antígenos o partes de otras células que desencadenan una respuesta inmunitaria, en particular anticuerpos. Si los antígenos son extraños, las células T dan la alarma dentro del sistema inmunológico, que puede distribuir un "boletín de todos los puntos"para estar atento a los antígenos desconocidos.
Debido a que enfermedades como el cáncer tienden a evadir la detección por los receptores de las células T, lo que permite que un tumor crezca sin control, los científicos han buscado durante mucho tiempo "información" sobre este proceso como un medio para desarrollar terapias que se dirijan a las células malignas, pero dejan células sanassolo.
"Gran parte de la inmunoterapia actual se basa en la premisa de que conocemos estos antígenos", dice John-William Sidhom, estudiante de medicina y doctorado en ingeniería biomédica de Johns Hopkins. "Pero en realidad no sabemos todo lo que necesitamos.sobre ellos y las células T que los reconocen ".
Para abordar esa necesidad, Sidhom utilizó computación de alta potencia para crear un modelo matemático, esencialmente un mapa digital, de datos de secuencia genómica de receptores de células T humanas que fueron expuestas a un virus en el laboratorio ". Nuestro objetivoera agrupar receptores de células T que son similares y pueden apuntar al mismo antígeno ", dice Sidhom.
Utilizando un algoritmo de aprendizaje no supervisado, el equipo pudo convertir los datos de secuenciación del receptor de células T en distancias numéricas basadas en similitudes en las secuencias de receptores y agruparlas por especificidad funcional. Por ejemplo, si dos secuencias de receptores eran similares, la computadoraasignó un rango de distancia corta entre las dos secuencias. Si las secuencias eran diferentes, recibían un rango de distancia más largo.
Una vez que las miles de secuencias se convirtieron en estas métricas de "distancia", los algoritmos de inteligencia artificial del sistema informático buscaron patrones entre los receptores.
"Así es como obtuvimos ImmunoMap, al caracterizar las secuencias de receptores según se relacionan entre sí", dice Schneck. "Los receptores de células T que son muy similares, con ligeras diferencias en sus secuencias, pueden estar reconociendo el mismo antígeno".
El equipo de Johns Hopkins probó la capacidad de ImmunoMap para correlacionar las respuestas inmunitarias con los datos de secuenciación del receptor de las células T en los tumores de 34 pacientes con cáncer inscritos en un ensayo clínico a nivel nacional del fármaco de inmunoterapia nivolumab.
De los 34, tres pacientes con melanoma respondieron al nivolumab y el resto no respondió. En los que respondieron, los científicos encontraron más un promedio de 15 grupos de receptores de células T diferentes en comparación con ocho a nueve en elno respondedores.
Los científicos también encontraron que la diversidad de receptores de células T disminuyó entre los respondedores en un 10-15 por ciento cuatro semanas después del tratamiento con nivolumab.
"Esos pacientes tenían una amplia gama de armamento de receptores antes de su tratamiento, lo que puede haber permitido que el receptor correcto matara sus células cancerosas", dice Schneck. "Una vez que su sistema inmunológico encontró el receptor correcto, las células T que expresan esos receptores se multiplicaron, lo que lleva a una reducción general de la diversidad estructural de sus receptores de células T ".
Schneck dice que algunos científicos han enfatizado que la respuesta a la inmunoterapia depende en gran medida de si las células T se están infiltrando en el sitio del tumor, pero su investigación sugiere que, si bien, "la infiltración es importante, no es suficiente para explicar las respuestas variables de los pacientes a los medicamentos de inmunoterapia. "
El equipo también creó un ImmunoMap de la diversidad de receptores de células T específicos para antígenos tumorales en ratones con y sin tumores. Su análisis mostró que la diversidad de receptores de células T disminuyó entre las muestras de células T tomadas más cerca del tumor, en comparación con más lejos. Los datos pueden ayudar a los científicos a determinar cómo los tumores evaden la detección por parte del sistema inmunológico.
Schneck dice que el grupo de investigación también necesita acumular más datos de ImmunoMap para predecir de manera confiable qué pacientes pueden o no responder a la inmunoterapia. "En este punto, ImmunoMap no puede hacer coincidir los receptores de células T con antígenos específicos o determinar si esos antígenosson importantes para la respuesta de la inmunoterapia en cualquier paciente individual ", señala.
Pero la esperanza, dice, es que ImmunoMap algún día pueda ser útil en el diseño de vacunas y células T modificadas para el tratamiento del cáncer.
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Materiales proporcionado por Medicina de Johns Hopkins . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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