研究人员使用新定义免疫细胞相互作用的计算方法

免疫疗法,利用病人的免疫系统对抗癌症,表明承诺作为一个潜在的癌症治疗。在新出版的一项研究中,达特茅斯-希契科克诺里斯的棉花癌症中心的一个研究小组(可)说明复杂不同的肿瘤微环境中免疫细胞类型之间的相互作用在患者的生存发挥有意义的角色。团队使用了一种新的计算方法来推断免疫细胞渗透从病人的基因表达数据,使他们能够迅速计算出个人免疫反应概要为成千上万的患者。他们的发现,系统Pan-Cancer分析显示肿瘤微环境中的免疫细胞交互将于下一个问题癌症研究。

这项研究发生在超程实验室可由弗雷德Varn, BS,研究生和博士生程实验室。“在我们的出版,我们好奇如何不同免疫细胞在不同癌症类型互相影响。一些免疫细胞,如CD8 + T细胞肿瘤杀死能力而另一些,如t调节细胞和骨髓细胞,可以抑制这些攻击。了解这些细胞类型渗透和影响这些细胞对不同肿瘤,病人可以帮助我们理解如何更好地利用免疫系统癌症疗法”Varn说。

团队用计算方法概述免疫渗透的模式在不同的肿瘤类型。他们发现大多数免疫细胞类型往往co-infiltrate肿瘤在一起,展示的重要性占全部患者的免疫反应概要文件时试图确定一个免疫细胞的影响对病人的结果。研究后验证这个想法通过证明几个肿瘤类型,“好”的有益的病人的生存影响(tumor-killing)免疫渗透可以通过渗透调节免疫抑制细胞类型。

研究另外检查是什么原因导致患者有不同的免疫渗透模式和发现肿瘤类型与更高的平均变异数往往有更高的免疫渗透。癌症类型,但是,当看到在一个突变数没有增加突变的负担,这表明其他因素可能推动免疫渗透差异相同类型的肿瘤患者。

“我们的研究使用一个计算方法,可以便宜和容易应用于病人基因表达谱研究患者的基线肿瘤免疫反应”Varn解释道。”最终可以使用此信息来帮助确定病人可能对某些免疫治疗方法,如基线免疫特定细胞类型的渗透已经涉及的预测应对大量免疫治疗方法。”

展望未来,他们希望用他们的方法来预测病人可能会对免疫疗法。为了实现这一点,他们需要病人的数据集,包括基因表达的信息,他们的方法使用推断病人的免疫渗透,和免疫治疗的响应信息。目前,很少的这些数据集进行了公开。然而,随着免疫治疗方法继续发展,Varn和他的团队预计更多的数据集可以使用,最终使他们能够使用他们的方法来预测免疫疗法反应者。“我们的研究是第一次,据我们所知,使用计算方法检查效果不同的免疫细胞在肿瘤和轮廓的背景下这些交互是如何影响病人的生存”Varn说。

病人的个人免疫反应概要文件可以极大地影响其预后和可能会影响他们对免疫治疗的反应方法。是不够的只是衡量一个细胞类型的水平,可能影响其他细胞类型免疫在肿瘤细胞的行为。了解如何增加tumor-killing细胞活动和减少免疫抑制细胞活动将是一个重要的问题。

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