Группа ученых разработала вычислительную модель MANAscore. С ее помощью ученые смогли точно определить клетки, которые реагируют на особые раковые антигены. Использовали они при этом данные только о трех ключевых генах. Результаты исследования показали, что клетки, найденные с помощью этой модели, имеют более высокую активность по сравнению с другими Т-лимфоцитами организма и способны лучше справляться с раком. Работа опубликована в журнале Nature Communications.
Т-лимфоциты играют важную роль в защите организма от рака. Эти клетки, особенно Т-киллеры, могут распознавать и уничтожать опухолевые клетки благодаря специальным молекулам на их поверхности — антигенам. К ним относятся и неоантигены, которые появляются из-за мутаций в ДНК опухоли (MANA). Они помогают иммунной системе отличить раковые клетки от здоровых и запустить защитный ответ.
Некоторые Т-лимфоциты, называемые опухоль-инфильтрирующими лимфоцитами (TIL), проникают прямо в опухоль и влияют на успех лечения. Их активность можно усилить с помощью специальных методов, таких как блокировка белков PD-1, которые подавляют иммунные контрольные точки и не позволяют развиваться нормальным клеткам иммунитета. Однако не все такие клетки одинаково эффективны, и их работа зависит от генов, которые управляют их функциями.
Ученые проанализировали транскриптом (совокупность всех молекул РНК клетки, образовавшихся в ходе транскрипции) TIL из образцов рака легкого и меланомы, чтобы исследовать их особенности на уровне отдельных клеток. Они проанализировали данные 18 пациентов (15 с раком легкого и 3 с меланомой), используя методы секвенирования РНК и Т-клеточных рецепторов. С помощью кластерного анализа ученые выделили 14 уникальных групп Т-клеток, включая кластеры тканевой памяти и эффекторные клетки.
Ученые обнаружили, что специфичные к неоантигенам MANA Т-клетки собираются в одинаковые группы как у больных раком легких, так и у пациентов с меланомой. Эти клетки содержали много молекул РНК, связанных с активностью и важными функциями. Алгоритм MANAscore, разработанный учеными, позволил точно различать эти опухоль-специфические Т-клетки от других Т-лимфоцитов.
«Наша модель позволяет пропустить трудоемкий и дорогостоящий процесс идентификации клеток, на которые направлена иммунотерапия, и поможет нам определить, что отличает тех, кто будет отвечать на эти методы лечения. Мы не первые, кто придумал такую модель, но нашу отличает то, что она использует всего три гена, в то время как наиболее распространенная модель требует более 200 генов. Наша модель проще и легче в использовании», — рассказала Келли Смит из Университета Джонса Хопкинса.
Также ученые обнаружили различия в Т-клетках у пациентов, которые реагируют на терапию с использованием иммунных контрольных точек, и тех, кто не отвечает на лечение. У пациентов, которые хорошо реагируют на терапию, было замечено больше стволовых Т-клеток памяти. Эти клетки могут превращаться в новые эффективные противоопухолевые клетки и служат резервуаром для их создания. Однако для подтверждения этих наблюдений требуется провести дополнительные исследования.
Автор: Оксана Гриценко.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
