科学家们能预测哪些癌症标志物可能触发免疫反应吗?

北卡罗莱纳大学莱恩伯格综合癌症中心的科学家们设计并验证了一个模型，用来预测什么可能会制造出针对病人肿瘤的有效癌症疫苗。这一发现有助于克服发展个性化癌症疫苗的一个重大障碍。

发表在杂志上的一项研究癌症免疫学研究北卡大学莱恩伯格分校的科学家们报告说，他们发现了一种方法，可以预测癌细胞产生的异常蛋白质是否会引发癌症免疫反应。这很重要，因为不是所有所谓的“新抗原”都是由癌症细胞会触发身体的免疫系统来对抗癌症。

“尽管治疗性肿瘤疫苗领域正在迅速发展，但一个主要挑战是确定哪些靶点将提供最好的抗癌效果，”北卡罗来纳大学医学院血液/肿瘤学部助理教授、该研究的通讯作者、北卡罗来纳大学林恩伯格的Benjamin Vincent医学博士说。“这项研究为应对这一挑战提供了一种新方法:在治疗患者之前预测肿瘤疫苗靶点的疗效，并允许使用一组优化的稳健疫苗靶点进行治疗。”

这项工作是研究人员研究是否可以扫描癌细胞的基因组，以找到癌症产生的不规则现象的线索——不规则蛋白质被称为新抗原或新抗原，可能出现在癌细胞表面。然后，基于这些发现，他们想用这些新抗原来触发对癌症的免疫反应，而不是针对正常健康的人细胞。

“癌症疫苗研究的一个障碍是，你可以有疫苗这些靶点不能产生良好的反应，”Christof Smith博士说。北卡罗来纳大学医学院的学生。“为了解决这个问题，我们设计并验证了一种新的机器学习算法，以预测特定的肿瘤特异性抗原产生免疫反应的能力。”

目前已经有一些方法可以预测肿瘤潜在的新抗原表达和呈递，但史密斯说，这些方法只说了“故事的一半”。而现有的方法关注的是一个特定的异常癌症史密斯说，他们的方法进一步研究了免疫细胞识别这种标记并做出反应的能力。

文森特说:“目前对新抗原效力进行排名的方法依赖于预测新抗原在体内呈现的程度。”“这种方法的问题是，它没有解释新抗原实际上如何激活免疫系统。因此，我们的算法可以进一步提高预测能够产生鲁棒免疫反应的新抗原的准确性。”

在他们的方法中，研究人员使用实验室模型来分析对数百种不同的预测新抗原的免疫反应。然后，他们使用机器学习来分析数据，以收集哪种抗原最可能产生免疫反应。

“本质上，我们正在设计一种软件产品，可以直接预测特定目标的免疫原性，这是该领域真正需要的，”史密斯说。

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