Ученые-исследователи онкологии разработали новый и более точный метод для выявления молекулярных признаков рака, которые могут быть представлены вспомогательным Т-клеткам, которые стимулируют и организуют иммунный ответ на опухоли и инфекционные агенты. Исследование, проведенное Дэвидом Гфеллером и Михалом Бассани-Штернбергом из Лозаннского отделения Института исследования рака им. Людвига, опубликовано в текущем выпуске Nature Biotechnology.
Для получения информации о том, как проводят лечение рака в Израиле лучшие специалисты страны, оставьте заявку и мы свяжемся с Вами в ближайшее время.
Новый метод сочетает в себе две мощные новые технологии. Одним из них является технология масс-спектрометрии, разработанная лабораторией Бассани-Штернберга для быстрого и недорогого получения аминокислотных последовательностей тысяч пептидных антигенов - или фрагментов белка - связанных с молекулярным комплексом, известным как HLA, который экспрессируется на поверхности клеток. Другой - новый вычислительный инструмент, разработанный в лаборатории Гфеллера и основанный на машинном обучении, вычислительном подходе, который, помимо прочего, обеспечивает программное обеспечение для распознавания лиц.
«Этот метод продвигает наши усилия, чтобы найти хорошие цели для иммунотерапии рака», - говорит Бассани-Штернберг. «Но это важно не только для вакцин и других видов иммунотерапии. Это также инструмент, который мы будем использовать для фундаментальной науки, чтобы лучше понять взаимодействие рака с иммунной системой».
Больные и раковые клетки расщепляют аберрантные белки, связанные с их заболеванием, и отображают фрагменты этих белков на своих поверхностях, чтобы подать иммунный сигнал тревоги. Они делают это, используя два широких класса молекул HLA: HLA-I, который активирует Т-клетки-киллеры, которые разрушают раковые или инфицированные клетки, и HLA-II, который активирует Т-клетки-помощники.
Исследователи уже достаточно хорошо идентифицируют пептиды, которые могут связывать HLA-I. Но HLA-II оказался более проблематичным. «Связывание с HLA-II гораздо менее понятно», - говорит Гфеллер. «Но мы знаем из иммунологии, что презентация антигена HLA-II Т-клеткам-помощникам абсолютно необходима для стимуляции иммунного ответа». Кроме того, результаты недавних исследований противораковых вакцин показали, что вспомогательные Т-клетки жизненно важны для индукции эффективных противоопухолевых иммунных ответов.
Правила связывания HLA-II трудно установить из-за разнообразия молекул HLA-II и сложности их паттернов связывания пептидов. Исследователи выдвинули гипотезу о том, что объективный анализ аминокислотных паттернов в пептидах, связанных с HLA-II, обнаруженный с помощью масс-спектрометрии, может выявить некоторые из этих правил. «Мы полагали, что было очень важно разработать наш собственный вычислительный метод, потому что таким образом мы могли бы точно настроить его для решения этой конкретной проблемы», - говорит Гфеллер.
Для разработки своей прогностической модели команда Людвига Лозаннского выделила более 99 000 пептидов, связанных с молекулами HLA-II, и определила их аминокислотные последовательности. Гфеллер и его постдок Жюльен Ракл подали этот гигантский набор данных в свой алгоритм машинного обучения, MoDec (для деконволюции мотивов), и заставили его искать мотивы связывания HLA-II.
Результаты MoDec были использованы для разработки алгоритма для прогнозирования способности HLA-II связываться с пептидами из различных опухолей и патогенов. Идентификация предикторов иммуногенных HLA-II-связывающих пептидов, по расчетам исследователей, оказалась, по крайней мере, в два раза лучше, чем те, которые были достигнуты предыдущими усилиями.
Алгоритм предиктора уже внедряется в программу Людвига Лозанны по разработке индивидуальной иммунотерапии при раке. Кроме того, исследователи отмечают, что их работа, вероятно, будет полезна для исследований и вмешательств в отношении аутоиммунных и инфекционных заболеваний.
Источник: https://www.sciencedaily.com/releases/2019/10/191015131348.htm