La recherche révèle de nouvelles prédictions pour la thérapie inhibitrice du point de contrôle immunitaire pour le mélanome

La thérapie par inhibiteur de point de contrôle immunitaire (ICI) est un type de traitement du mélanome, la forme la plus mortelle de cancer de la peau, qui bloque les protéines d’une tumeur ou les cellules immunitaires qui empêchent le système immunitaire de tuer les cellules cancéreuses. Bien que ce traitement ait montré un certain succès clinique chez les patients atteints de mélanome avancé, son efficacité dépend de prédicteurs fiables de la réponse du patient au traitement. Actuellement, le seul biomarqueur approuvé par la FDA pour le traitement du mélanome ICI est le test de charge de mutation tumorale, mais les mécanismes qui le lient à l’ICI restent flous. Cependant, de nouvelles recherches fournissent désormais des preuves de nouveaux biomarqueurs fiables qui prédisent la réponse au traitement à l’aide d’une technologie informatique de pointe.

Dans un article publié dans Communication NatureNoam Oslander, PhD, professeur adjoint au programme d’oncologie moléculaire et cellulaire du centre de cancérologie Ellen et Ronald Kaplan à Wistar, et Andrew Patterson, étudiant diplômé du laboratoire d’Oslander, ont identifié un nouveau prédicteur du traitement du mélanome. En particulier, les mutations dans les processus de régulation de la prolifération des globules blancs et des lymphocytes T présentent un potentiel en tant que biomarqueurs avec des prédicteurs fiables et stables de la réponse au traitement ICI dans plusieurs ensembles de données différents pour les patients atteints de mélanome.

Ce travail vise à identifier des prédicteurs génomiques meilleurs et plus biologiquement interprétables des réponses d’immunothérapie. Nous avons besoin de meilleurs biomarqueurs pour aider à sélectionner les patientes les plus susceptibles de répondre au traitement par des interventions intra-utérines et pour comprendre les facteurs qui peuvent aider à améliorer les réponses et à augmenter ces chiffres. »

Noam Oslander, Ph.D., professeur adjoint au programme d’oncologie moléculaire et cellulaire au centre de cancérologie Ellen et Ronald Kaplan à Wistar

À l’aide de l’apprentissage automatique et de données cliniques non spécifiques accessibles au public, les chercheurs ont étudié pourquoi certaines patientes atteintes de mélanome répondent au traitement de l’hyperplasie de l’endomètre alors que d’autres ne le font pas. Patterson, premier auteur de l’article, détaille que leur processus de recherche impliquait de former des modèles d’apprentissage automatique sur un ensemble de données pour prédire si un patient répondrait à un traitement ICI, puis de confirmer que le modèle était capable de prédire de manière cohérente la réponse ou la résistance à cela. traitement sur plusieurs périodes. d’autres ensembles de données.

L’équipe a découvert que les processus qui régulent la prolifération des globules blancs et des lymphocytes T contiennent certains des gènes mutés qui contribuent à la réponse et à la résistance à la thérapie IFO. Ces connaissances peuvent être utilisées pour identifier des cibles pour améliorer les réponses ou atténuer la résistance chez les patients atteints de mélanome.

« Nous avons pu mieux prédire si un patient répondra à la thérapie intraveineuse par rapport à la méthode clinique standard actuelle et extraire des informations biologiques qui peuvent aider à mieux comprendre les mécanismes de réponse et de résistance à la thérapie intraveineuse. » explique Patterson.

Les scientifiques ont l’intention de poursuivre ce travail dans le but d’augmenter la précision des prédictions, d’accroître la compréhension des mécanismes biologiques qui sous-tendent la résistance ou la réponse d’un patient à la thérapie endogène, et de déterminer si les processus présentés dans l’article peuvent également servir de prédicteurs de la réponse au traitement ICI. pour les autres cancers.