全球倡议ID键可以解锁更好的个性化癌症治疗方法

Neoantigens，从癌症突变，标志细胞作为癌症产生的微小标记，并且可能成为解锁新一代免疫疗法的关键。靶向“右”新尼奥尼代血酮 - 在癌症疫苗或细胞疗法中 - 具有消除患者癌症的承诺，副作用最小。但肿瘤中可以存在数百个突变，只有一些突变可以引起可以引发免疫反应对癌症的新抗原。问题是哪个？

帕克癌症免疫治疗研究所(PICI)和癌症研究所(TESLA)发起了一项名为肿瘤新抗原选择联盟(TESLA)的计划，科学家们发现了一些参数，可以更好地预测哪些新抗原可以刺激抗癌效果。特斯拉汇集了36个顶尖的生物技术、制药、大学和非营利科研团队。他们的发现今天在网上发表细胞并可产生新一代更有效的个性化癌症免疫治疗。

通过先进的计算分析，联盟发现了五种特征，强烈表明，最有可能产生免疫应答的癌症标志物。他们分为两大类：新南鬣蜥呈现在癌细胞上的方式以及Neoantigen如何被免疫系统认可。

当对这五种特征强调的数据模型对另一组癌症样本进行了测试时，它准确地预测了75％的有效的新宿老毒目标，并过滤出98％的无效患者。

PICI的首席数据科学家、该研究的通讯作者Daniel Wells博士说:“我们的目标是，在开发一种新的基于新抗原的治疗方法时，从TESLA产生的数据成为参考标准。”“如果每一种方法，无论是旧的还是新的，都能使用数据来进行预测，那么整个领域就能更快速地合作并迭代新的方法。”

威尔斯与Nadine Defranoux博士共同领导了特斯拉，Nadine Defranoux博士是这篇论文的共同资深作者。

为了制定这个基准，每个特斯拉团队提交了其最有前途的黑素瘤和非小细胞肺癌(NSCLC)组织的新抗原预测，以开放科学非营利组织Sage Bionetworks。然后PICI进行交叉比较，验证哪些预测是正确的，哪些是t细胞可识别的。

当这五个新发现的特征被重新应用到参与团队的算法中时，预测结果明显提高了。

“到目前为止，新抗原预测一直是一个黑盒子。我们已经知道了哪些功能可能是重要的。数据模型的特斯拉是第一个识别这五个特征是重要的,”知名neoantigen专家说,文章的第二作者在纸上和罗伯特·d·施赖伯教授博士,主任Andrew m和简·m·Bursky人类免疫学和免疫治疗中心项目在圣路易斯的华盛顿大学医学院的。

研究结果还表明，没有两种预测方法是相同的，大多数是显著不同的。没有一个团队的方法能够识别每一个新抗原，也没有这些癌症标记物的大部分，这表明需要像TESLA这样的协调的科学努力。

其他类型的癌症还需要进一步的研究，但这些发现是向前迈出的重要一步neoantigen研究。

“这项研究有可能改善药物制造商和研究人员的数学算法。它可以优先考虑最有可能存在于每位患者癌症上的抗原，并且对免疫系统最可见的同时使得这种不存在的抗原。这意味着更适合患者的治疗方法，“PICI研究与开发副总裁Lisa Butterfield说。“我们很高兴看到该领域在哪里采取这些发现。”

完整的TESLA数据集是同类数据中最大的，可免费提供给研究社区。希望是它可以加速个性化治疗的发展，甚至提高疗效癌症全世界患者。

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