癌细胞可能强烈免疫监视,积极适应
![Tumor Evasion via adaptive Antigen Loss (TEAL) model. (A) Illustration of tumor antigen detection and downregulation in the TEAL model of cancer-immune interaction. (B) The directed graph with nodes representing the states of the TEAL model and edges labeled based on the probability of their occurrence. The interaction leads to elimination, equilibrium, or escape. Both evasion and elimination are absorbing states, and the equilibrium state results in repeated interaction. (C) Plots of single-period cancer optimal antigen loss rates π* given by Equation 8 are plotted as a function of recognition rate q for various numbers of recognized antigens 0 癌细胞可能强烈免疫监视,积极适应](https://scx1.b-cdn.net/csz/news/800a/2023/cancer-cells-may-sense.jpg)
科学家们提出了一个理论癌细胞如何积极适应免疫系统抵抗免疫疗法,今天(4月25日)发表的一项研究eLife报告。
他们的理论表明,随着人口的癌细胞的发展和适应,以应对被识别和摧毁免疫系统、免疫识别和环境条件确定未来的困难疾病可能与不同的有针对性的治疗。
治疗,利用人体自身的免疫系统对抗癌症免疫疗法()保持更持久的承诺缓解的疾病。针对肿瘤细胞表面分子“旗帜”被称为肿瘤相关抗原(taa),就有可能向身体的免疫系统presence-potentially多年。
不幸的是,正如肿瘤找到补偿机制来适应化疗,肿瘤细胞也可以找到方法来逃避免疫系统的识别。但是,尽管耐药性可能有问题的传统疗法,当肿瘤细胞适应避免免疫识别,他们失去了获得taa,这些新抗原可能新免疫疗法的目标。
”此前认为,肿瘤细胞适应被免疫系统识别在一个被动的方式,而不是感应周围的免疫环境和积极适应,”合著者詹森·乔治解释说,生物医学工程系助理教授,德州农工大学,德克萨斯,美国
“然而,先前的实验已经证明,癌症逃税可以调整的水平恶性肿瘤细胞感知环境和免疫压力。在应对压力,肿瘤细胞可以通过变异和适应通过改变否则罕见的蛋白质的水平,例如,为了生存。这可能导致抗原特征的变化出现在癌症细胞,免疫系统能识别和跟踪这些修改可能揭示新的漏洞,可以治疗目标。”
人体免疫系统的监视之下,癌细胞是消除,逃避免疫系统或达到一个平衡肿瘤与免疫系统的共存很长一段时间。所有这些结果取决于进化免疫识别和癌症之间的复杂的相互作用,以及由此产生的影响在随后的疾病进展癌症适应性逃避策略在很大程度上是未知的。
为了解决这个问题,团队开发了一个数学模型量化的侵略性癌症细胞群进化策略当面对不同的免疫环境。
通过自适应模型,称为肿瘤逃避抗原丢失(蒂尔),由一个人口的肿瘤细胞靶向识别系统,是随着时间的推移,免疫系统。如果癌细胞使用被动策略,癌症人口不会改变的速率随着时间的推移它试图逃避免疫系统。相比之下,在一个活跃的逃避策略中,癌症人口拥有关键信息- - -例如,taa,和免疫细胞的水平正在积极针对TAAs-and基地战略在这些见解。
团队数学建模和解决,都表现出动态行为strategies-passive和主动逃避谋略和用不同的免疫环境随着时间的推移,然后测试他们从一个充满敌意的免疫环境与大量的免疫细胞识别所有taa,少一个充满敌意的环境,减少细胞识别taa。
作者预测,癌症细胞群采用积极逃避策略优于被动同行,大幅增加的频率癌症人群最终逃脱免疫系统。然而,尽管这些人逃避免疫,他们支付了罚款的形式增加数量的突变和/或转录改变,影响整个TAA的细胞群。
模型还预测癌症细胞肿瘤促进免疫环境将变得不稳定,因为他们获得和失去taa,这可以解释为什么实体肿瘤常常有“热”和“冷”的斑点免疫反应或反应迟钝,分别。
“积极适应癌症是由设计更难以治疗。但是我们的模型预测,在某些情况下,癌症人群支付罚金幸存的今天对免疫识别,然后可能明天治疗目标,”乔治说。“这早期的工作激励一个有趣的研究方向对自适应确定最佳治疗策略或“智能”像癌症这样的疾病,他们无疑将受益于数学建模”。
模型提供了关键的见解,作者说将在实现基本的潜力为牵制个体病人的肿瘤免疫治疗多年。
“击败一个高度自适应癌症人口研究者和临床医生提供了一个持续的挑战。进展将使基本发现癌症的行为,和伴随的额外的洞察癌症逃税,”合著者赫伯特·莱文说,兼职教授的生物工程,莱斯大学,休斯顿,美国物理和生物工程教授,著名的东北大学,波士顿,美国“癌症群体的可能性策略可以足够聪明,可以感知水平的免疫识别威胁可能一个激进的影响我们的最佳治疗方法。”
更多信息:杰森T乔治et al,最佳的癌症肿瘤逃避免疫微环境在动态生成多样化的post-escape抗原性概要文件,eLife(2023)。DOI: 10.7554 / eLife.82786