东京, 08 年 2023 月 6 日 – (JCN 新闻专线) – 爱知县癌症中心和 NEC 公司与岐阜大学、富山大学和北里大学医学中心的研究小组开发了一种有效识别肺癌抗原和抗原特异性 T 细胞的方法它通过肿瘤浸润淋巴细胞 (TIL) 的单细胞分析和 NEC 基于人工智能的抗原预测系统来预测免疫反应来识别抗原。 我们描述这项研究结果的论文于 2023 年 XNUMX 月 XNUMX 日发表在美国癌症免疫治疗协会 (SITC) 的官方期刊《癌症免疫治疗杂志》上。
研究背景
肺癌是最常见的癌症之一,也是全世界癌症死亡的主要原因之一。 癌症治疗有多种类型,例如手术、化疗、放射治疗、分子靶向治疗、免疫治疗以及这些治疗的组合。 最近开发的免疫检查点抑制剂(ICI)作为一种新疗法引起了人们的关注,而肺癌是对 ICI 最敏感的癌症之一,但它仅对一小部分个体有效。 因此,肺癌需要新的有效免疫疗法。
TIL中的细胞毒性T淋巴细胞(CTL)是关键的免疫细胞,可以特异性识别和消除肿瘤细胞。 CTL 靶向的抗原包括患者特异性新抗原和患者中普遍表达的常见抗原,例如癌睾丸抗原 (CTA)。 一般来说,鉴定任何抗原并不容易。 如果能够有效识别这些抗原,ICIs 和抗原特异性免疫疗法的联合治疗可能会增强治疗效果。
本研究的内容及结果
在爱知癌症中心和 NEC 的这项研究中,我们进行了单细胞分析,以确定手术切除的非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者 (n=3) 的 TIL 特征(图 1)。 然后,我们根据基因表达谱将 TIL 分为 10 个簇,并识别出以耗尽标记基因表达为特征的耗尽 T 细胞簇(Tex 簇)(图 2)。 我们合成了已识别的耗尽T细胞簇中包含的TCR,并将每个TCR诱导到每个相应的T细胞中,并检查了NEC基于AI的抗原预测系统和典型CTA预测的对新抗原的免疫反应。 经证实,NEC 基于 AI 的抗原预测系统可以准确预测引起免疫反应的抗原,并且我们识别了 1 个识别 KK-LC-2 的 TCR(CTA 之一,*3)和 XNUMX 个识别新抗原的 TCR(图XNUMX)。
研究员评论
Hirokazu Matsushita 博士,爱知县癌症中心转化肿瘤免疫学部主任
爱知癌症中心与 NEC 和领先的研究机构合作,开发了一种利用癌症患者的手术样本有效识别抗原和抗原特异性 T 细胞的程序。 展望未来,我们将在该系统中添加对包含抗原和抗原特异性 T 细胞的癌症微环境的空间分析,以进一步阐明浸润癌症的 T 细胞的性质。 除了旨在从这些研究中开发创新的癌症免疫疗法之外,我们还将把获得的知识应用于其他癌症。
山下芳子博士NEC Corporation 人工智能药物开发部高级专业人员
NEC 正在开展针对新抗原的个性化癌症疫苗疗法的临床试验。 我们相信,通过使用识别本研究中构建的抗原特异性 T 细胞的方法和关注变异信息瓶颈 (AVIB) 方法,我们在实现更复杂的个性化癌症疫苗免疫疗法和工程化 T 细胞疗法方面向前迈出了一步(* 3)利用NEC新开发的AI预测TCR和抗原之间的相互作用。 我们将继续加快研发步伐,为患者提供有效的治疗方法。
研究支持
爱知癌症中心优先项目研究
NEC公司
日本学术振兴会科学研究补助金制度
日本呼吸基金会
上原纪念生命科学基金会
(1) 单细胞分析是一种能够检测RNA(而不是作为组织块)的分析方法,RNA是每个细胞的DNA转移产物,并根据RNA的水平了解单个细胞的个性和多样性。基因表达。
(2) KK-LC-1(KitaKyushu Lung Canner 抗原-1):据报道在癌症中表达的癌症和睾丸抗原。
(3)注意力变异信息瓶颈(AVIB)方法:NEC欧洲实验室和NEC美国实验室开发的变异信息瓶颈方法,利用AI预测TCR与抗原之间的相互作用。 (bit.ly/43YKys6)
关于NEC公司
NEC Corporation 确立了自己在 IT 和网络技术集成方面的领先地位,同时宣传了“Orchestrating a brighter world”的品牌宣言。 NEC 使企业和社区能够适应社会和市场中发生的快速变化,因为它提供了安全、保障、公平和效率的社会价值观,以促进一个更可持续的世界,每个人都有机会充分发挥其潜力。 如需更多信息,请访问 NEC,网址为 www.nec.com。
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